典型文献
基于Attention-LSTM的分布式光伏超短期发电功率预测
文献摘要：
现有光伏功率预测方法聚焦于集中式光伏且多依赖气象数据,然而分布式光伏不具备良好的气象数据,因此现有光伏预测方法难以应用于分布式光伏.值得注意的是,分布式光伏位置邻近,处于相似的外部环境下,场站间出力具有强时空相关性.充分利用场站间的相关性有助于进一步提高功率预测精度.因此,该文提出了一种基于Attention-LSTM的分布式光伏超短期发电功率预测模型,该模型将目标场站与多个邻近场站的出力数据作为输入,通过Attention-LSTM挖掘各场站出力的相关性,以提高目标场站功率预测精度.该文通过实际的数据集验证了所提出的方法的有效性.
文献关键词：
分布式光伏;数据条件;邻近场站;时空相关性;Attention-LSTM
中图分类号：
作者姓名：
李新军;赵猛;王洪勉;陈博峰;李胜明
作者机构：
北京智芯微电子科技有限公司,北京100096
文献出处：
引用格式：
[1]李新军;赵猛;王洪勉;陈博峰;李胜明-.基于Attention-LSTM的分布式光伏超短期发电功率预测)[J].中国新技术新产品,2022(14):1-4
A类：
邻近场站
B类：
Attention,分布式光伏,超短期,发电功率预测,光伏功率预测,集中式光伏,气象数据,光伏预测,值得注意,出力,时空相关性,高功率,功率预测模型,各场,站出,数据集验证,数据条件
AB值：
0.206498
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