基于天气融合和LSTM网络的分布式光伏短期功率预测方法

分布式光伏发电功率高精度预测对配电网安全稳定运行有重要意义.针对分布式光伏发电设备的功率预测问题,基于天气信息和深度学习方法提出了一种分布式光伏短期功率预测方法.首先将天气进行分类融合,实现训练集的全面覆盖;然后基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)深度学习方法构建分布式光伏短期功率预测模型;最后实现分布式光伏功率预测....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	中国电力 2022-11, Vol.55 (11), p.149-154
Hauptverfasser:	李丰君, 王磊, 赵健, 张建宾, 张世尧, 田杨阳
Format:	Magazinearticle
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	分布式光伏发电功率高精度预测对配电网安全稳定运行有重要意义.针对分布式光伏发电设备的功率预测问题,基于天气信息和深度学习方法提出了一种分布式光伏短期功率预测方法.首先将天气进行分类融合,实现训练集的全面覆盖;然后基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)深度学习方法构建分布式光伏短期功率预测模型;最后实现分布式光伏功率预测.
ISSN:	1004-9649
DOI:	10.11930/j.issn.1004-9649.202104057