【摘 要】
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光伏发电极易受到天气的影响而具有波动性和不确定性，因此对气象因子的准确预测对光伏电站的运维具有重要意义。提出了一种基于深度学习的时空特征融合模型，实现对光伏气象因子的精准预测。在时间维度上，设计了一种改进的长短期记忆模块，融合注意力机制和遗传算法，得到最优注意力参数以提高预测精度；在空间维度上，将光伏电站所在区域按照经纬度划分，利用张量分解对区域内气象因子进行预测。在中国东南部某光伏系统的真实数据
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB1500800）； 国家电网有限公司科技项目（SGTJDK00DYJS2000148）； 国网安徽省电力有限公司科技项目（B31205200009）； 2020年电商公司自建科技项目（1700/2020-72001B）；
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光伏发电极易受到天气的影响而具有波动性和不确定性，因此对气象因子的准确预测对光伏电站的运维具有重要意义。提出了一种基于深度学习的时空特征融合模型，实现对光伏气象因子的精准预测。在时间维度上，设计了一种改进的长短期记忆模块，融合注意力机制和遗传算法，得到最优注意力参数以提高预测精度；在空间维度上，将光伏电站所在区域按照经纬度划分，利用张量分解对区域内气象因子进行预测。在中国东南部某光伏系统的真实数据集上，对该模型的有效性进行了评估。结果表明，该模型在时间维度和空间维度均具有较高预测精度，同时对稀疏数据有较强的鲁棒性。
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