性;其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入的维度;最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模,实现对光伏发电功率的预测。采用山西省某电站的8个月实测数据进行验证,实验结果表明,该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。 关键词:光伏发电;主成分分析;长短...
然后设定要预测的标签,这里选取半个小时之后,由于5min一条数据,即6条数据差。选取‘Active_Power’作为发电功率: # 其中太阳辐射强度,温度,湿度,风速会影响光伏输出功率 # 有功功率为负数,说明是发电 # 倒序 dataset.sort_index(inplace=True) # 预测半小时之后 pre_mins=6# 设置标签,标签即为目标,如预测的...
1主要内容 之前分享了预测的程序基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测【核心部分复现】,该程序预测效果比较好,并且结构比较清晰,但是仍然有同学咨询混合算法的预测,本次分享基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测,本程序参考文章《基于VMD-SSA-LSSVM的短期风电预测》和《基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理》,采...
为提高光伏发电系统功率超短期预测的准确性,提出一种基于EEMD-LSTM的光伏电站超短期预测模型.该模型选取某50 MW光伏电站2017年功率数据作为样本,根据天气因素分类指标将天气情况分为非突变天气和突变天气两大类,利用EEMD将分类天气的历史功率数据分解为IMF1~IMF5和剩余分量,计算各个分量与原始数据之间的相关性并将强...
光伏功率预测一直是太阳能发电系统中的重要问题之一。准确的光伏功率预测可以帮助优化能源管理,提高能源利用率,降低能源成本。为了提高光伏功率预测的准确性,许多研究者已经提出了各种各样的预测算法。本文将介绍一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)结合长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率预测算法研究算法流程。
基于VMD-LSTM的光伏发电功率预测系统是由国网浙江省电力有限公司丽水供电公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0408362,属于分类,想要查询更多关于基于VMD-LSTM的光伏发电功率预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于LSTM技术的光伏发电功率预测系统是由深圳市峰和数智科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0743776,属于分类,想要查询更多关于基于LSTM技术的光伏发电功率预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
考虑分布式光伏场站大多处于相同或相似的外部条件下,各场站出力间存在强时空相关性。因此,充分挖掘场站间的时空相关性有利于进一步提高分布式光伏发电功率预测精度。因此,该文提出了一种基于Attention-LSTM 的分布式光伏超短期功率预测方法。首先,将目标场站与邻近场站的出力数据作为模型的输入,利用长短期记忆神经网络...
本发明提供了基于LSTM网络的光伏超短期功率预测方法和系统,包括:选取影响光伏出力的因素,利用皮尔逊相关系数法计算各个因素与光伏出力的相关性系数;利用所述相关性系数筛选与光伏出力强相关的影响因素;构建长短期记忆人工神经网络,将与光伏出力强相关的影响因素作为长短期记忆人工神经网络的输入,得到光伏超短期功率预测值。
经过实验和分析,我们发现基于LSTM网络的光伏发电功率预测方法在准确性和泛化能力方面表现出色。与传统的统计方法相比,该方法能够更好地捕捉到光伏发电功率的非线性特征和时间序列之间的依赖关系。因此,该方法可以为电力系统的调度和运行提供准确的光伏发电功率预测结果,有助于优化电力系统的运行效率。 五、结论与展望 本研...