【摘 要】
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分布式光伏发电功率的高精度预测，对配电网安全稳定运行有重要意义。针对分布式光伏发电设备的功率预测问题，考虑其因成本原因缺少小型气象站或云图装置等实时天气监测装置的实际情况，基于天气信息和深度学习方法研究了一种分布式光伏短期功率预测方法。该预测方法，首先将天气进行分类融合，实现训练集的全面覆盖，之后基于LSTM深度学习网络构建分布式光伏短期功率预测模型，最终实现输入当日模糊天气和历史数据后可以对分布
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（多模融合超短期功率预测研究，2017ABC001）；
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分布式光伏发电功率的高精度预测，对配电网安全稳定运行有重要意义。针对分布式光伏发电设备的功率预测问题，考虑其因成本原因缺少小型气象站或云图装置等实时天气监测装置的实际情况，基于天气信息和深度学习方法研究了一种分布式光伏短期功率预测方法。该预测方法，首先将天气进行分类融合，实现训练集的全面覆盖，之后基于LSTM深度学习网络构建分布式光伏短期功率预测模型，最终实现输入当日模糊天气和历史数据后可以对分布式光伏发电进行较准确的短期功率预测。通过天气分类融合训练集和LSTM网络深度学习方法的结合，该预测方法能够在无小型气象站或云图等装置的情况下，完成对分布式光伏功率较高精度的短期预测，具有一定的实用价值。
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