基于自适应Kmeans和LSTM的短期光伏发电预测

文档名：基于自适应Kmeans和LSTM的短期光伏发电预测
摘要：精准的光伏发电功率预测是电网日常调度管理与安全稳定运行的关键.文中提出了一种基于自适应Kmeans和长短期记忆(LSTM)的短期光伏发电功率预测模型.根据短期光伏发电特性,选取了预测模型的初始训练集.采用自适应Kmeans对初始训练集以及预测日的光伏发电功率进行聚类.在各类别的初始训练集数据上分别训练LSTM,结合训练完成的LSTM进行发电功率的预测.考虑三种典型天气类型,采用所提方法进行仿真分析.结果表明,与其他三种方法相比,文中提出的方法的精度有了明显提升,误差更小.

作者：陈瑶  陈晓宁Author：ChenYao  ChenXiaoning
作者单位：安徽大学电气工程与自动化学院,合肥230601
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(7)
分类号：TM615
关键词：光伏发电功率  预测  自适应Kmeans  LSTM  聚类  
Keywords：photovoltaicpower  prediction  adaptiveKmeans  LSTM  clustering  
机标分类号：TM615TK519TM73
在线出版日期：2023年7月31日
基金项目：基于自适应Kmeans和LSTM的短期光伏发电预测[
期刊论文]  电测与仪表--2023, 60(7)陈瑶  陈晓宁精准的光伏发电功率预测是电网日常调度管理与安全稳定运行的关键.文中提出了一种基于自适应Kmeans和长短期记忆(LSTM)的短期光伏发电功率预测模型.根据短期光伏发电特性,选取了预测模型的初始训练集.采用自适应Kmeans对...参考文献和引证文献
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2024-12-14 11:22 上传 基于自适应Kmeans和LSTM的短期光伏发电预测.pdf

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