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基于长短记忆神经网络的短期光伏发电预测技术研究
被引量：
14
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作者
李畸勇
班斓
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第4期46-52,共7页
光伏电源在电网中的渗透率正在不断提高,准确的短期光伏发电预测有利于保障高比率光伏电源接入的电网安全稳定运行。为解决传统预测算法在学习周期波动规律上的不足,提出了基于长短期记忆神经网络的光伏发电预测模型。首先对长短期记忆...
光伏电源在电网中的渗透率正在不断提高,准确的短期光伏发电预测有利于保障高比率光伏电源接入的电网安全稳定运行。为解决传统预测算法在学习周期波动规律上的不足,提出了基于长短期记忆神经网络的光伏发电预测模型。首先对长短期记忆神经网络的结构和特征进行了介绍和总结。其次,利用相关性分析从天气状态数据中筛选出光伏发电量的影响因素,由此作为模型的输入。接着,以小批梯度下降算法优化长短期记忆神经网络的训练过程。最后采用光伏电站的典型日发电预测实验来验证提出的模型。实验结果表明所提出的算法能够较好的预测光伏电站不同季节的日前光伏发电量。
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关键词
短期光伏发电预测
长短记忆神经网络
相关性分析
小批梯度下降算法
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题名
基于长短记忆神经网络的短期光伏发电预测技术研究
被引量：
14
1
作者
李畸勇
班斓
机构
广西大学电气工程学院
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020年第4期46-52,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51767003).
文摘
光伏电源在电网中的渗透率正在不断提高,准确的短期光伏发电预测有利于保障高比率光伏电源接入的电网安全稳定运行。为解决传统预测算法在学习周期波动规律上的不足,提出了基于长短期记忆神经网络的光伏发电预测模型。首先对长短期记忆神经网络的结构和特征进行了介绍和总结。其次,利用相关性分析从天气状态数据中筛选出光伏发电量的影响因素,由此作为模型的输入。接着,以小批梯度下降算法优化长短期记忆神经网络的训练过程。最后采用光伏电站的典型日发电预测实验来验证提出的模型。实验结果表明所提出的算法能够较好的预测光伏电站不同季节的日前光伏发电量。
关键词
短期光伏发电预测
长短记忆神经网络
相关性分析
小批梯度下降算法
Keywords
short-term photovoltaic power forecasting
long-short term memory network
correlation analysis
small-batch gradient descent algorithm
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
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被引量
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1
基于长短记忆神经网络的短期光伏发电预测技术研究
李畸勇
班斓
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2020
14
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