基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测方法

摘要：

针对传统光伏功率预测精度不高的问题,提出了一种将卷积神经网络和双向长短时记忆网络结合的预测模型.将光伏电站的气象历史数据归一化处理后作为预测模型的输入,通过组合模型对输入数据的特征提取以及时间序列的处理建立输入与输出之间的一种规律进行光伏功率预测.选取国内某光伏电站数据进行仿真验证,将组合模型与CNN和LSTM等模型进行比较,验证了组合模型有更好的预测效果.

关键词：光伏功率预测、卷积神经网络、双向长短时记忆网络

所属期刊栏目：24

分类号：TM615(发电、发电厂)

在线出版日期：2022-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：269-271