【摘 要】
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超短期光伏发电功率预测有利于电网的调度管理,提高电力系统运行效率及经济性。针对传统长短时记忆(LSTM)神经网络在处理长序列输入时易忽略重要时序信息的缺陷,文章提出了一
【机 构】
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国网新疆电力有限公司,中国电力科学研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61433004)
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超短期光伏发电功率预测有利于电网的调度管理,提高电力系统运行效率及经济性。针对传统长短时记忆(LSTM)神经网络在处理长序列输入时易忽略重要时序信息的缺陷,文章提出了一种结合注意力机制(Attention)与LSTM网络的功率预测模型。采用皮尔森相关系数法(Pearson)分析了实验的历史数据集,剔除无关变量,对数据集进行了降维处理,简化了预测模型结构。在此基础上将Attention机制与LSTM网络相结合作为预测模型。Attention机制通过对LSTM的输入特征赋予了不同的权重,使得预测模型对长时间序
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