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基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的光伏電站短期發(fā)電量預(yù)測

作者:趙亮; 劉友波; 余莉娜; 劉俊勇 四川大學(xué)電氣信息學(xué)院; 四川成都610065; 中國三峽新能源有限公司西南分公司; 四川成都610041

摘要:為了解決現(xiàn)有光伏電站短期發(fā)電量預(yù)測方法存在的預(yù)測模型復(fù)雜、預(yù)測誤差較大、泛化能力較低的問題,提出一種基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的短期發(fā)電量預(yù)測方法。首先綜合考慮影響光伏出力的環(huán)境因素和光伏板的運(yùn)行參數(shù)以及光伏電站歷史發(fā)電量數(shù)據(jù),對深度信念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。在此基礎(chǔ)上,采用重構(gòu)誤差的方法確定深度信念網(wǎng)絡(luò)隱含層層數(shù)。最后針對某光伏電站短期發(fā)電量進(jìn)行預(yù)測算例分析,驗(yàn)證了該預(yù)測模型能主動選擇樣本抽象特征、自動確定隱含層層數(shù),對短期發(fā)電量預(yù)測精度較高。對比前饋反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long/Short Term Memory,LSTM)預(yù)測模型,結(jié)果表明所提方法運(yùn)算量低、預(yù)測精度高,且增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度比改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元對預(yù)測效果更有效。

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電力系統(tǒng)保護(hù)與控制雜志

電力系統(tǒng)保護(hù)與控制雜志, 半月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:理論分析、應(yīng)用研究、工程應(yīng)用、學(xué)術(shù)論文等。于1973年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。

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