基于量子长短期记忆网络的光伏功率预测模型

随着新能源发电系统的快速发展,准确的光伏功率预测对提高电网消纳光电能力有重要作用。针对现有方法存在精度不足的问题,提出了一种参数更加轻量、训练更加稳定、效果更好的量子长短期记忆网络光伏功率预测模型。首先基于奇异谱分析进行数据分解,然后构建量子长短期记忆网络捕捉数据高维特征;最后,通过双重注意力机制捕捉特征维度和时间维度上的重要信息,最终在决策层输出结果。算例分析表明,与传统方法相比,所提方法可以有效提升光伏功率预测精度。真机实验验证了利用量子计算机进行光伏功率预测的可行性和有效性。随着量子计算机的发展,未来有望应用量子计算机实现海量光伏电站发电功率的快速精准预测,助力电网安全调度和可靠运行。