【摘 要】
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针对传统神经网络对于多元发电过程数据处理效率低、且容易过拟合的缺陷,提出了一种基于时序卷积网络(TCN)与线性残差连接的光伏功率预测方法。构建时序卷积网络,通过因果卷积与膨胀卷积技巧并行地提取多个时间点间的动态关系,从而在提取非线性时序相关性的同时保持较高的运算效率。引入线性残差连接构建了网络模型输入端与输出端的信息通路,有效地避免了过拟合。以某光伏电站实测数据对所提出方法进行性能验证,所提出的模型的预测结果的均方误差、均方根误差以及平均绝对误差分别为22.63、4.79、2.47,预测性能好于传统方法。
【机 构】
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贵州电网有限责任公司都匀供电局,贵州电网公司有限责任电网规划研究中心
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针对传统神经网络对于多元发电过程数据处理效率低、且容易过拟合的缺陷,提出了一种基于时序卷积网络(TCN)与线性残差连接的光伏功率预测方法。构建时序卷积网络,通过因果卷积与膨胀卷积技巧并行地提取多个时间点间的动态关系,从而在提取非线性时序相关性的同时保持较高的运算效率。引入线性残差连接构建了网络模型输入端与输出端的信息通路,有效地避免了过拟合。以某光伏电站实测数据对所提出方法进行性能验证,所提出的模型的预测结果的均方误差、均方根误差以及平均绝对误差分别为22.63、4.79、2.47,预测性能好于传统方法。
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