基于长短期记忆神经网络的地表太阳辐照度预测

• 作 者: 赵书强 尚煜东 杨燕燕 李永华
• 机 构: 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),保定 071003
• 出 处: 太阳能学报
• 发表日期: 2021年3期
• 关键词: 太阳辐照度预测 循环神经网络 长短期记忆神经网络 深度学习

针对地表太阳辐照度(GHI)短期预测问题,提出一种基于长短期记忆神经网络的短期太阳辐照度预测模型.采用递归结构的训练样本,以保证训练样本内部的时间耦合性.为验证所提模型预测GHI的有效性,采用算例与传统人工神经网络模型预测结果进行对比分析.结果表明:基于长短期记忆神经网络预测模型将均方误差降低88.48％,表明所建模型更适用于GHI预测.