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作者
单锦宁王琛淇王顺江刘天泽
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单位
国网辽宁省电力有限公司国网阜新供电公司国网辽宁省电力有限公司沈阳工程学院电力学院辽宁省区域多能源系统集成与控制重点实验室
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摘要
为提高光伏发电功率预测的准确性，提出一种基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法。该方法采用矩阵填充算法对数值天气预报进行修正，采用长短期记忆神经网络预测短期光伏功率。以某光伏电站功率数据为基础，对所提出的方法进行仿真验证。实验结果表明：基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法在均方根误差下的预测误差率约为5%，说明该方法能够较好地提升光伏功率的短期预测精度。
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关键词
光伏功率预测长短期记忆神经网络遗传算法数值天气预报
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基金项目(Foundation)
国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司科技项目（2020YF-60）；
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文章目录
0 引言
1 理论基础
1.1 矩阵填充
1.2 遗传算法
1.3 LSTM神经网络
2 算法模型
2.1 基于矩阵填充算法的气象数据修正模型
2.2 基于GA-LSTM算法的光伏功率预测模型
2.3 混合模型结构
3 算例仿真
3.1 数据说明
3.2 预测结果评价
3.3 仿真结果与分析
4 结论
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引用格式
单锦宁,王琛淇,王顺江,刘天泽.基于气象修正模型的短期光伏功率预测方法[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2023,42(02):242-249.
辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 
2023年第02期 
