【摘 要】
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针对传统光伏功率预测算法模型没有与时间序列结合而引发精度不高的问题,提出了一种基于时域卷积网络精细化的光伏发电功率预测方法。该预测模型利用卷积神经网络并融合了因
【机 构】
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国家电投集团东方新能源股份有限公司衡水分公司,新疆金风科技集团股份有限公司风电产业集团,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61876072)
论文部分内容阅读
针对传统光伏功率预测算法模型没有与时间序列结合而引发精度不高的问题,提出了一种基于时域卷积网络精细化的光伏发电功率预测方法。该预测模型利用卷积神经网络并融合了因果卷积和膨胀卷积;在卷积特征上,使用跨层连接;在损失函数上,增加了自适应影响因子;在特征工程上,将数值气象预报发布的多个预测数据与时间特征结合进行多特征预测。根据新疆、华东两个光伏电场数据集的预测结果显示,与支持向量机算法和未加入时域特性的神经网络算法对比,该算法在光伏功率预测精度上均有不同程度的提升,充分证明了有效性。
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