基于深度学习的超短期光伏功率预测方法.pdf
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本发明公开了基于深度学习的超短期光伏功率预测方法,首先,对历史数据进行预处理,消除无关变量,加快模型训练过程;综合三种聚类算法的优势得到更合理的划分数据集;利用粒子群算法对变分模态分解的参数进行寻优;利用CNN与GRU这两种网络并行学习,分别对数据的局部特征和时序特征进行识别,实现网络结构对于输入数据的充分挖掘;再通过CNN神经网络拼接融合进行更深层次的学习,从而达到高精度的预测目标。本发明的光伏功率预测方法,效果卓越,在不同天气情况下预测光伏功率的精度明显优于其他传统模型。
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