【摘 要】
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为了提高光伏电站短期功率预测的准确性,提出一种结合注意力机制(Attention)与GRU网络的功率预测模型.首先对历史数据集分析并进行归一化处理,在此基础上将Attention机制与GRU网络相结合搭建预测模型;Attention机制通过对GRU的输入特征赋予不同的权重,使得预测模型对长时间序列输入的处理更为有效;最后,使用PSO优化GRU的超参数.采用新疆某光伏电站实际运行数据,仿真结果表明,PSO-Attention-GRU模型具有更好的预测性能,预测精度更高.
【机 构】
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昌吉学院物理系,新疆 昌吉831100;库尔勒新特汇能能源有限责任公司,新疆库尔勒841000
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为了提高光伏电站短期功率预测的准确性,提出一种结合注意力机制(Attention)与GRU网络的功率预测模型.首先对历史数据集分析并进行归一化处理,在此基础上将Attention机制与GRU网络相结合搭建预测模型;Attention机制通过对GRU的输入特征赋予不同的权重,使得预测模型对长时间序列输入的处理更为有效;最后,使用PSO优化GRU的超参数.采用新疆某光伏电站实际运行数据,仿真结果表明,PSO-Attention-GRU模型具有更好的预测性能,预测精度更高.
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