基于改進(jìn)LSTM的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法研究

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摘 要：針對光伏發(fā)電功率存在的較大隨機性和不確定性問題，提出一種基于改進(jìn)長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測方法，以此提高光伏發(fā)電功率預(yù)測的準(zhǔn)確性。首先，分析與光伏發(fā)電出力相關(guān)性較強的氣象特征，并利用t分布近鄰嵌入降維技術(shù)將被選取的特征數(shù)據(jù)降至二維，以減小數(shù)據(jù)復(fù)雜度。然后，通過密度峰值聚類將降維后的數(shù)據(jù)自動聚成3類，幫助訓(xùn)練長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。（剩余12852字）