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作者
朱竹军 崔京港 程兰 任密蜂
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单位
太原理工大学电气与动力工程学院山西格盟中美清洁能源研发中心有限公司
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摘要
光伏功率的准确预测对电网调度的计划安排和光伏电站的日常运行具有重要意义。传统日前功率预测方法采用先划分历史日、再预测功率的方式，然而数值天气预报不准确可能导致历史日类型的错误划分。因此，本文提出基于多视角的历史日类型划分方法，并结合划分结果建立概率加权长短期记忆网络预测模型。该方法首先以多视角方式重构数值天气预报数据，然后从历史日的全局、局部关系构造相似度函数，实现历史日类型可靠划分及结果的概率表示，最终将概率与长短期记忆网络模型相结合完成日前功率预测，有效缓解数值天气预报不准确造成的影响。实验表明，本文方法可以显著提升光伏电站的日前功率预测精度。
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关键词
日前光伏功率预测历史日类型划分概率加权LSTM多特征视角
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文章目录
1基于多视角的历史日类型划分
1.1 NWP数据重构
1.2全局相似关系构造
1.3局部相似关系构造
1.4历史日相似度函数
1.5历史日类型概率求解
2概率加权LSTM日前功率预测
2.1历史日类型概率加权LSTM模型
2.2算法总体流程
3仿真实验
3.1历史日类型划分效果分析
3.2气象特征对历史日划分结果的影响
3.3预测效果分析
3.4不同损失函数对预测效果的影响
4结论
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引用格式
朱竹军,崔京港,程兰,等.基于多视角的概率加权LSTM日前光伏功率预测[J/OL].太原理工大学学报,1-9[2025-03-22].http://kns.cnki.net/kcms/detail/14.1220.N.20250321.1357.006.html.
太原理工大学学报
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