【摘 要】
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针对现有光伏发电功率预测技术存在的未能充分考虑气象因素、提取特征不充分等导致预测精度较低的问题,基于深度学习理论,提出一种基于改进型LSTM网络的光伏发电功率预测方法
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(2018J01541);2015东莞市引进第三批创新科研团队项目(2017360004004);广州市南沙区科技计划项目(2017CX009,2016CX010);广东省交通厅科技项目(科技-2017-02-041)
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针对现有光伏发电功率预测技术存在的未能充分考虑气象因素、提取特征不充分等导致预测精度较低的问题,基于深度学习理论,提出一种基于改进型LSTM网络的光伏发电功率预测方法。根据长短期记忆神经网络的特点,从循环神经网络(RNN)推导出其一般计算过程,阐述该预测方法的优越性和可行性。提出基于改进型长短期记忆(LSTM)网络的光伏发电率预测模型,该模型充分考虑并优化神经网络带来的过拟合问题,且引入RMSProp算法获取模型最佳的损失函数值,确保得到最佳的预测结果。综合考虑对光伏发电功率产生影响的多种气象因素,并将气
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