【摘 要】
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新能源功率预测是实现主动配电网运行态势精确感知的关键。针对新能源功率的不确定性和波动性，提出了一种融合迁移学习（TL）和长短期记忆神经网络（LSTM）的新能源功率组合预测方法。引入k-shape聚类算法对不同区域新能源提供的时序数据进行聚类，同时利用各个聚类生成若干预训练模型；结合形态距离指标，选择与目标序列最接近的聚类作为辅助数据簇以准备迁移学习；借助辅助数据簇所对应的预训练模型来完成TL-LS
【基金项目】
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国网上海市电力公司科技项目（52093421N002,B30934210006）～～；
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新能源功率预测是实现主动配电网运行态势精确感知的关键。针对新能源功率的不确定性和波动性，提出了一种融合迁移学习（TL）和长短期记忆神经网络（LSTM）的新能源功率组合预测方法。引入k-shape聚类算法对不同区域新能源提供的时序数据进行聚类，同时利用各个聚类生成若干预训练模型；结合形态距离指标，选择与目标序列最接近的聚类作为辅助数据簇以准备迁移学习；借助辅助数据簇所对应的预训练模型来完成TL-LSTM模型的训练，且在所有模型的训练过程中利用差值化处理方法避免预测结果出现“滞后”现象。以我国某实际风电场和光伏电站为典型算例，验证所提预测方法的有效性。结果表明，该方法提升了新能源功率短期预测的精度，并能够在小样本环境下进行新能源功率的预测，有较高地泛用性。
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