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基于MIE-LSTM的短期光伏功率预测
基于MIE-LSTM的短期光伏功率预测
摘要：
随着太阳能光伏发电的快速发展，短期光伏功率预测对于控制和优化光伏系统的运行非常重要。本文提出了一种基于Multi-InputExcitationLSTM（MIE-LSTM）模型的短期光伏功率预测方法，该方法通过引入天气预报数据和历史功率数据来提高预测性能。实验结果表明，所提出的MIE-LSTM模型相比传统的LSTM模型具有更好的预测性能。
1.引言
随着全球能源需求的不断增长和对可再生能源的重视，太阳能光伏发电作为一种清洁、可持续的能源，受到了广泛关注。光伏发电的功率输出受到诸多因素的影响，包括气象条件、天气状况和光照强度等。准确预测短期光伏功率可以帮助控制系统按需调整发电量，以提高能源利用效率。
2.相关工作
在过去的几十年里，学者们提出了多种方法来预测光伏功率，包括基于统计模型的方法、人工神经网络方法和机器学习方法等。其中，LSTM（LongShort-TermMemory）是一种主流的序列数据建模方法，其具有较强的记忆能力和长期依赖关系的建模能力。
3.MIE-LSTM模型
为了提高光伏功率预测的准确性，本文提出了一种新的模型——Multi-InputExcitationLSTM（MIE-LSTM）。该模型通过引入天气预报数据和历史功率数据作为输入，能够更好地捕捉光伏功率与气象条件之间的关系。MIE-LSTM模型的主要结构包括输入层、隐藏层和输出层。
4.实验设计与结果分析
本文选取了某地区的光伏功率数据和相应的天气预报数据作为实验数据集，对MIE-LSTM模型进行了训练和测试。实验结果表明，相比传统的LSTM模型，MIE-LSTM模型在短期光伏功率预测方面具有更好的性能。
5.结论与展望
本文提出了一种基于MIE-LSTM的短期光伏功率预测方法，在实验结果中展示了其优越性能。然而，仍有一些问题需要进一步研究，例如如何进一步改进模型的准确性和鲁棒性。未来的研究可以考虑利用更多的外部数据源，如其他环境因素和市场需求等，来提高光伏功率预测的准确性。
参考文献：
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