一种基于双通道CNN和LSTM的短期光伏功率预测方法

简献忠; 顾洪志; 王如志

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一种基于双通道CNN和LSTM的短期光伏功率预测方法

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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％,均方根误差(Root-Mean-Square Error,RMSE)减小了3％,实现了更高的预测精度.

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来源
《电力科学与工程》 |2019年第5期|7-11|共5页
作者
简献忠; 顾洪志; 王如志;
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作者单位

上海理工大学光电信息与计算机工程学院;

上海 200093;

上海市现代光学系统重点实验室;

上海 200093;

上海市现代光学系统重点实验室;

上海 200093;

上海理工大学机械工程学院;

上海 200093;

北京工业大学材料科学与工程学院;

北京 100020;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
光伏功率预测; 深度学习; 卷积神经网络; LSTM;

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