结合太阳辐射量计算与CNN-LSTM组合的光伏功率预测方法研究

为了提高模型预测性能,提出一种综合太阳辐射模型及深度学习的光伏功率预测模型。首先,利用太阳辐射机理建立太阳辐射模型（SRM）,估算出水平面上总辐射值,再由斜面辐照度转换方法计算出光伏组件所接收的斜面辐射值。其次,通过皮尔逊相关分析法筛选出对光伏功率影响较大的主要因素,将斜面辐射计算值及主要影响因素作为输入,采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）建立光伏功率SRM-CNN-LSTM预测模型。分别利用春夏秋冬四季典型日的数据开展对比实验,结果表明：与几种其他方法相比,该文方法具有更好的预测效果。