基于Att-LSTM的光伏出力的超短期预测

摘要：

光伏出力的有效预测有助于电网提前规划,为整个系统运行提供先决条件.长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在时序参量的处理上具有其他算法不具备的优势,并且克服光伏出力预测的不确定性,加入了注意力机制(Attention)模块.基于互信息熵确定影响光伏发电出力的相关影响变量,将上述影响较大的数据作为整个模型的输入,并放入Att-Lstm模型中进行训练.最终通过与其他算法进行比较,验证了所提出算法的有效性与准确性.

关键词：光伏出力短期预测、注意力机制模块、负荷预测、长短期记忆(LSTM)网络

所属期刊栏目：39

分类号：TM614;TM715;TP391

资助基金：南方电网公司科技项目GDKJXM20200714

在线出版日期：2023-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

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