基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：lstm 光伏發(fā)電功率 預(yù)測(cè)模型 相關(guān)性系數(shù)
摘要：光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率具有波動(dòng)性和間歇性,其特性影響了電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)地運(yùn)行,因此準(zhǔn)確預(yù)測(cè)光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率具有十分重要的意義。目前,光伏出力預(yù)測(cè)一般使用比較簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò),如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM等,并且大多數(shù)預(yù)測(cè)的時(shí)間級(jí)為小時(shí)級(jí),而對(duì)于分鐘級(jí)的預(yù)測(cè)具有一定的難度。光伏出力預(yù)測(cè)是一個(gè)回歸問題,而長(zhǎng)短時(shí)記憶(LSTM)在時(shí)間序列上具有良好的處理效果。本文研究影響光伏發(fā)電的因素,并從中選取主要因素作為特征,通過構(gòu)建基于LSTM的深度學(xué)習(xí)模型來預(yù)測(cè)光伏發(fā)電功率。在不同天氣情況下,光伏發(fā)電功率的波形具有不同的特征,因此對(duì)不同天氣類型構(gòu)建不同的LSTM預(yù)測(cè)模型。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明,不同天氣類型的LSTM模型具有更憂的性能。
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