【摘 要】
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光伏发电系统的输出功率具有波动性和间歇性,其特性影响了电力系统安全、稳定与经济地运行,因此准确预测光伏发电系统的输出功率具有十分重要的意义。目前,光伏出力预测一般
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心; 中国科学院大学; 国网河北省电力有限公司;
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光伏发电系统的输出功率具有波动性和间歇性,其特性影响了电力系统安全、稳定与经济地运行,因此准确预测光伏发电系统的输出功率具有十分重要的意义。目前,光伏出力预测一般使用比较简单的网络,如BP神经网络和SVM等,并且大多数预测的时间级为小时级,而对于分钟级的预测具有一定的难度。光伏出力预测是一个回归问题,而长短时记忆(LSTM)在时间序列上具有良好的处理效果。本文研究影响光伏发电的因素,并从中选取主要因素作为特征,通过构建基于LSTM的深度学习模型来预测光伏发电功率。在不同天气情况下,光伏发电功率的波形具有不同的特征,因此对不同天气类型构建不同的LSTM预测模型。实测数据表明,不同天气类型的LSTM模型具有更忧的性能。
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