【摘 要】
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随着国家对可再生能源占比要求的不断提高,新光伏电站的建设需求随之增加.为解决新建光伏电站历史数据不足问题,建立基于特征迁移学习的光伏功率短期预测模型.模型采用日辐照度特征、光伏电池温度和t-SNE算法对气象数据进行特征提取,构建具有泛化能力的高识别度预测模型特征.根据迁移学习理论,将长期运行的光伏电站历史数据用于GRU神经网络预训练,少量本地运行数据对预测模型输出权重进行微调,提升预测精度实现预测模型本地化.
【机 构】
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辽宁工业大学电气工程学院,辽宁锦州121001
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随着国家对可再生能源占比要求的不断提高,新光伏电站的建设需求随之增加.为解决新建光伏电站历史数据不足问题,建立基于特征迁移学习的光伏功率短期预测模型.模型采用日辐照度特征、光伏电池温度和t-SNE算法对气象数据进行特征提取,构建具有泛化能力的高识别度预测模型特征.根据迁移学习理论,将长期运行的光伏电站历史数据用于GRU神经网络预训练,少量本地运行数据对预测模型输出权重进行微调,提升预测精度实现预测模型本地化.
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