电工技术2023,Issue(9) :32-34.DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2023.09.009

基于深度学习的光伏发电功率预测方法研究

Research on Photovoltaic Generation Power Prediction Method Based on Deep Learning

赵海玉 王向伟 乔强
电工技术2023,Issue(9) :32-34.DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2023.09.009

基于深度学习的光伏发电功率预测方法研究

Research on Photovoltaic Generation Power Prediction Method Based on Deep Learning

赵海玉 1王向伟 1乔强1
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作者信息

  • 1. 华能新能源股份有限公司河北分公司,河北 石家庄 050011
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摘要

近几年新能源技术不断发展,光伏发电因具有绿色清洁、持续长久等优点得到了广泛应用,但同时其输出功率存在间歇性、随机性和突变性等特点,会对电网的稳定性带来负面影响,因此准确的功率预测对电网的稳定运行至关重要.随着人工智能的兴起,将深度学习网络技术与功率预测相结合,可得到高精度的预测结果.为此提出一种基于长短期记忆网络的深度学习方法,建立分时长短期记忆网络模型,从而实现了光伏发电功率的预测.该预测方法的推广应用为电网的稳定运行提供了可靠保证,有效提高了功率预测精度,具有很好的应用前景和现实的应用价值.

关键词

深度学习/光伏发电/功率预测/长短期记忆网络

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出版年

2023
电工技术
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)

电工技术

影响因子:0.177
ISSN:1002-1388
被引量1
参考文献量13
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