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基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究
被引量：
73
1
作者
方鹏
高亚栋
+2 位作者
潘国兵
马登昌
孙鸿飞
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期48-54,共7页
准确估算光伏电站的中长期发电量对电网规划改进、调度优化、管理发展具有重要意义。然而,由于中长期发电量预测与短期出力预测存在显著差异,短期出力预测技术无法直接应用于中长期电量预测。文章提出一种基于模糊C均值聚类-随机森林算...
准确估算光伏电站的中长期发电量对电网规划改进、调度优化、管理发展具有重要意义。然而,由于中长期发电量预测与短期出力预测存在显著差异,短期出力预测技术无法直接应用于中长期电量预测。文章提出一种基于模糊C均值聚类-随机森林算法FCM-RF和LSTM神经网络的中长期辐照度预测模型,进而提出间接预测分布式光伏电站发电量的方法。针对传统随机森林在数据差异性处理能力不足的问题,引入模糊C均值聚类算法对传统随机森林算法模型进行了改进。设计了LSTM神经网络,解决了"长时间周期依赖"问题。最后经实验验证,该分布式光伏电站中长期发电量预测模型每月预测平均误差百分数MAPE在3.5%上下波动,各电站年预测值在1.1%上下波动,预测效果较好。
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关键词
FCM-RF
中长期辐照度预测模型
LSTM
中长期发电量预测模型
MAPE
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职称材料
题名
基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究
被引量：
73
1
作者
方鹏
高亚栋
潘国兵
马登昌
孙鸿飞
机构
浙江
华云电力工程设计咨询有限公司
浙江工业大学机械学院机电所
出处
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期48-54,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFA0700300)
浙江省重点研发计划项目(2018C01081)。
文摘
准确估算光伏电站的中长期发电量对电网规划改进、调度优化、管理发展具有重要意义。然而,由于中长期发电量预测与短期出力预测存在显著差异,短期出力预测技术无法直接应用于中长期电量预测。文章提出一种基于模糊C均值聚类-随机森林算法FCM-RF和LSTM神经网络的中长期辐照度预测模型,进而提出间接预测分布式光伏电站发电量的方法。针对传统随机森林在数据差异性处理能力不足的问题,引入模糊C均值聚类算法对传统随机森林算法模型进行了改进。设计了LSTM神经网络,解决了"长时间周期依赖"问题。最后经实验验证,该分布式光伏电站中长期发电量预测模型每月预测平均误差百分数MAPE在3.5%上下波动,各电站年预测值在1.1%上下波动,预测效果较好。
关键词
FCM-RF
中长期辐照度预测模型
LSTM
中长期发电量预测模型
MAPE
Keywords
FCM-RF
medium and long term irradiance prediction model
LSTM
medium and long term power generation prediction model
MAPE
分类号
TK51 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究
方鹏
高亚栋
潘国兵
马登昌
孙鸿飞
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2022
73
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