【摘 要】
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光伏功率的输出受季节、气象条件及其他因素的影响具有随机性和不确定性，恶劣天气下功率输出具有较强的波动性也加大了预测的难度，因此本文提出了一种基于无爬坡事件定义标准晴空集的短期光伏功率预测模型。通过爬坡定义提取一天内均为无爬坡事件的样本点，将其定义为一个标准晴空集，并与历史实际功率做差，得到的差值作为输出目标变量，以数值天气预报作为输入变量，采用长短期记忆模型对差值进行建模预测，最后将标准晴空集与该
【基金项目】
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国网内蒙古东部电力有限公司科技项目（SGMDCF00YWJS2000769）；
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光伏功率的输出受季节、气象条件及其他因素的影响具有随机性和不确定性，恶劣天气下功率输出具有较强的波动性也加大了预测的难度，因此本文提出了一种基于无爬坡事件定义标准晴空集的短期光伏功率预测模型。通过爬坡定义提取一天内均为无爬坡事件的样本点，将其定义为一个标准晴空集，并与历史实际功率做差，得到的差值作为输出目标变量，以数值天气预报作为输入变量，采用长短期记忆模型对差值进行建模预测，最后将标准晴空集与该预测差值做差，间接得到预测的光伏输出功率值。通过对某光伏电站进行仿真，并进行算例对比，本文提出模型的短期光伏功率预测精度提高了2%-4%，在恶劣天气下，该方法可以将MAE和RMSE减小3%左右，验证了所提模型的预测性能和有效性。
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