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基于相似日和VMD-GRU的光伏功率组合预测方法研究

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光伏发电以其绿色、无污染等显著优势,获得了空前的发展,但对电网的安全稳定运行也造成了一定的影响.开展完善的光伏发电功率预测工作,是提升电网运行可靠性的重要保证,最大程度提高光伏发电的预测准确性,电网调度人员就能够根据区域负荷状况,适时地对电网运行方式进行调整,从而提升调度的效率和精度.针对光伏发电情况展开研究,分析影响光伏发电的因素,经过数据预处理等环节,与深度学习神经网络理论相结合,提出了基于相似日和VMD(Varational Mode Decomposition,变分模态分解)-GRU(Gate Recurrent Unit,门控循环单元神经网络)的光伏功率组合预测方法.

黄雅雯、段凯、杨海柱

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河南理工大学,河南 焦作 454000

国网濮阳供电公司,河南 濮阳 457000

光伏发电功率预测 相似日 变分模态分解 门控循环单元神经网络

2024

10.15913/j.cnki.kjycx.2024.07.038

科技与创新
中国计算机用户协会

科技与创新

ISSN：1008-0570
年,卷(期)：2024.(7)
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