【摘 要】
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针对传统光伏功率预测特征提取不足导致预测精度不高的问题,提出一种双通道网络模型进行光伏功率预测。首先将光伏功率历史数据进行归一化处理,再将数据送入两个并行的卷积神
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海市现代光学系统重点实验室,上海理工大学机械工程学院,北京工业大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11774017)
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针对传统光伏功率预测特征提取不足导致预测精度不高的问题,提出一种双通道网络模型进行光伏功率预测。首先将光伏功率历史数据进行归一化处理,再将数据送入两个并行的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行特征提取,经融合层融合送入长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行光伏功率预测。采用地中海气候光伏发电数据集进行测试,结果表明所提出的方法与单通道网络相比平均绝对误差(Mean-Absolute Error,MAE)减小了12.3%,
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技