基于LSTM的超短期光伏发电功率预测

• 作者: 智鑫 管军霖
• 来源期刊: 通信电源技术
• 关键词: 长短期记忆网络 光伏发电 超短期预测
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 设计应用
• 页码范围: 123-125
• 页数: 3页
• 字数: 2193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19399/j.cnki.tpt.2020.08.037

摘要

在当前环境下,光伏发电在能源供给中所占的比例越来越高,而对光伏发电厂的发电功率进行预测对电力系统调度十分重要.因此需要研究光伏功率预测,以便调度部门提前做好调度计划和风险规避.光伏发电功率对许多环境参数高度敏感,目前光伏发电功率预测大多仅围绕气象条件和历史数据建模,忽略了光伏设备本身性能与工作状态对发电功率的影响.为了进一步提高超短期光伏功率预测的预测精度,笔者针对多种可能影响光伏发电功率的数据进行建模,并进行仿真实验,结果表明本方法具有较高的精度,能够有效预测超短期光伏发电功率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管军霖		12	6	2.0	2.0
2	智鑫		4	0	0.0	0.0