【摘 要】
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由于太阳能具有不确定性和随机性,使得对聚光太阳能电站的热功率进行准确预测难度较大.该文提出了一种基于深度学习的热功率预测方法.首先建立标准贯入实验装置的机理模型,识别主要气象因素,避免模型输入选择的主观性;其次利用卷积神经网络和长短期记忆网络对识别出的主要气象因子进行特征提取,充分挖掘气象因子之间的时空耦合特征;最后,由完全连接的层输出得到热功率.仿真结果表明,该文提出的深度学习预测法能够得到更优的热功率预测结果.
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;国网甘肃省电力公司电力科学研究院,甘肃兰州730000
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由于太阳能具有不确定性和随机性,使得对聚光太阳能电站的热功率进行准确预测难度较大.该文提出了一种基于深度学习的热功率预测方法.首先建立标准贯入实验装置的机理模型,识别主要气象因素,避免模型输入选择的主观性;其次利用卷积神经网络和长短期记忆网络对识别出的主要气象因子进行特征提取,充分挖掘气象因子之间的时空耦合特征;最后,由完全连接的层输出得到热功率.仿真结果表明,该文提出的深度学习预测法能够得到更优的热功率预测结果.
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