【摘 要】
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传统光伏发电功率预测存在因气象因素特征提取不综合不精确而导致预测精度不高的问题.为了充分挖掘气象因素对光伏出力的影响,并有效利用深度学习技术在非线性拟合方面的优势
【基金项目】
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长安大学研究生科研创新实践项目(300103703041)
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传统光伏发电功率预测存在因气象因素特征提取不综合不精确而导致预测精度不高的问题.为了充分挖掘气象因素对光伏出力的影响,并有效利用深度学习技术在非线性拟合方面的优势,本文提出了一种基于气象因素充分挖掘的双向长短期记忆(Bi-directional Long Short Term Memory,BiLSTM)网络光伏发电短期功率预测方法.在对原始数据进行异常值及标准化处理的基础上,采用K近邻算法(K-Nearest Neighbor,KNN)在外界温度、湿度、压强等诸多气象因素中充分挖掘影响光伏出力的关键因素
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