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基于CCNN的光伏发电功率预测
引用本文:郭红伟.基于CCNN的光伏发电功率预测[J].电气技术与经济,2024(3):339-343.
作者姓名:郭红伟
作者单位:云南电网有限责任公司西双版纳供电局
摘    要:高精度光伏功率预测在光伏并网、电网安全稳定运行中起着重要作用。为获得可靠的预测功率,本文提出了一种基于因果卷积神经网络(Causal Convolutional Neural Network,CCNN)的预测模型。首先,将处理后的特征数据输入到因果卷积神经网络,在每一卷积层中,利用LSTM网络输入门对输入数据去噪,选出重要信息,而后经过1×1卷积核实现信息整合,同时降低运算复杂度,从而构建出CCNN预测模型。最后,采用巴西某发电厂真实数据对模型进行验证,并与人工神经网络(ANN)、LSTM和卷积神经网络(CNN)模型进行对比。结果表明,该方法可以很好地反映时序信息的动态特性,且预测精度优于对照模型,具有一定的实用价值。

关 键 词:光伏发电  长短期记忆  因果卷积网络  功率预测
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