典型文献
基于短波辐射修正的光伏超短期出力预测
文献摘要：
随着光伏并网容量的不断增大,准确地光伏功率预测预报成为当前电力系统亟需解决的问题.为了克服数值天气预报短波辐射的误差对光伏功率预测的不利影响,文中对短波辐射和实际测量的总辐照度的绝对误差及两者之间的相关性进行分析,并建立了基于长短期记忆网络的数值天气预报短波辐射修正模型,LSTM训练时间短,在进行数值天气预报短波辐射的修正时可表现出较强的优越性使修正后的短波辐射更加接近实测总辐照强度.通过实测数据实验,验证了修正短波辐射对光伏功率超短期预测精度提高的有效性.
文献关键词：
光伏发电;功率预测;短波辐射修正;长短期网络;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
杨茂;申晓璇;顾大可;黄大为
作者机构：
东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室,吉林 吉林 132012
文献出处：
引用格式：
[1]杨茂;申晓璇;顾大可;黄大为-.基于短波辐射修正的光伏超短期出力预测)[J].东北电力大学学报,2022(06):52-61
A类：
短波辐射修正,长短期网络
B类：
出力预测,光伏并网,地光,光伏功率预测,预测预报,电力系统,数值天气预报,辐照度,绝对误差,长短期记忆网络,修正模型,训练时间,正时,辐照强度,超短期预测,光伏发电
AB值：
0.163536
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