[发明专利]基于TCN-LSTM的太阳能光伏发电预测方法

摘要

本发明公开了一种基于TCN‑LSTM的太阳能光伏发电预测方法，包括以下步骤：数据预处理：通过将总的一年的光伏数据处理为春夏秋冬四季并去除无用的光伏数据，整理归纳光伏数据集中影响光伏发电的关键特征进行归一化处理；预测模型搭建和预测：搭建基于时间卷积神经网络和长短期记忆网络的混合模型，采用所述训练集数据训练所述预测模型；将训练样本输入TCN‑LSTM模型，经TCN进行特征提取后，将时间序列数据输入到二层扩张的因果卷积中与一维卷积输出结果相加得到的输出结果输入到LSTM模型，LSTM模型对接收TCN的输出结果的特征进行高层特征的信息抽象，并将其处理成一个一维向量再输入LSTM模型的全连接层，全连接层直接输出下一时刻光伏发电功率预测值。