基于变量相关性分析的LSTM网络多步预测

• 作者: 孙晓辉 文成林 沈平旭 赵兵
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电 相关性分析 改进LSTM网络 多步预测
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 页码范围: 9-15
• 页数: 7页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.ISSN.1672-0792.2020.10.002

摘要

为了提高光伏发电的有效预测长度和精度,提出了一种基于变量相关性分析的改进LSTM网络多步预测方法.首先,利用R/S分析法计算各变量的赫斯特指数,剔除本身不具有相关性的变量,再采用灰色关联法计算各变量与发电量的关联度,进一步剔除与光伏发电量关联度小的变量;然后,对变量数据进行归一化预处理,构建改进LSTM网络对光伏发电量进行多步预测;最后,通过光伏发电量多步预测仿真图和均方误差结果,证明了基于变量相关性分析的改进LSTM网络多步预测的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文成林		106	1053	17.0	28.0
2	赵兵		3	1	1.0	1.0
3	沈平旭		1	0	0.0	0.0
4	孙晓辉		2	1	1.0	1.0