【摘 要】
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随着我国清洁能源的快速发展,分布式光伏电站得到了大力推广。在光伏电力系统运维中,电力负荷预测是影响分布式光伏电站发电、储能、传输等多个环节进行优化配置的关键因素。针对电力负荷的预测问题,提出了一种级联长短期记忆模型,将电力负荷预测划分为两个阶段:第一个阶段提取电力负荷的周期性特征,得到总体的变化趋势;第二个阶段提取负荷的波动性特征,对总体趋势进行修正,进一步提升预测的准确度。在某地区连续五年的电力负荷数据集上进行了实验验证,结果表明级联LSTM模型能够大幅降低预测误差。该模型可以为分布式光伏电站提供较为准
【机 构】
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华北电力大学,国家电网有限公司,国网电子商务有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1500800),2020电商自建科技项目(1700/2020-72001B)。
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随着我国清洁能源的快速发展,分布式光伏电站得到了大力推广。在光伏电力系统运维中,电力负荷预测是影响分布式光伏电站发电、储能、传输等多个环节进行优化配置的关键因素。针对电力负荷的预测问题,提出了一种级联长短期记忆模型,将电力负荷预测划分为两个阶段:第一个阶段提取电力负荷的周期性特征,得到总体的变化趋势;第二个阶段提取负荷的波动性特征,对总体趋势进行修正,进一步提升预测的准确度。在某地区连续五年的电力负荷数据集上进行了实验验证,结果表明级联LSTM模型能够大幅降低预测误差。该模型可以为分布式光伏电站提供较为准
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