光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义,提出一种基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)数字孪生体的预测模型,通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间,首先根据...光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义,提出一种基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)数字孪生体的预测模型,通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间,首先根据物理空间得到的气象孪生数据由LSTM算法获取初步的预测功率,同时更新历史气象数据库。然后在气象数据库中找到相似日,对比相似日的预测功率和实际功率,对初步的预测功率进行误差修正,得到最终光伏功率预测值。文中所提的数字孪生体实现了物理实体与数据驱动的连接,同时物理实体可进行自我学习和更新,因此相较于传统的光伏预测结果更为精确,通过仿真算例进一步证实数字孪生体预测的准确性。展开更多
文摘光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义,提出一种基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)数字孪生体的预测模型,通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间,首先根据物理空间得到的气象孪生数据由LSTM算法获取初步的预测功率,同时更新历史气象数据库。然后在气象数据库中找到相似日,对比相似日的预测功率和实际功率,对初步的预测功率进行误差修正,得到最终光伏功率预测值。文中所提的数字孪生体实现了物理实体与数据驱动的连接,同时物理实体可进行自我学习和更新,因此相较于传统的光伏预测结果更为精确,通过仿真算例进一步证实数字孪生体预测的准确性。
