[发明专利]一种基于双向长短期记忆神经网络的单日光伏发电量预测方法在审
| 申请号： | 202010721242.5 | 申请日： | 2020-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN111797981A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 刘伟;傅磊;刘宇明;郭亮;杜鹏程;周鹏;仰文林;寇岩;赵选宗 | 申请（专利权）人： | 山东电力交易中心有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津佳盟知识产权代理有限公司 12002 | 代理人： | 刘书元 |
| 地址： | 250001 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种基于双向长短期记忆神经网络的单日光伏发电量预测方法。方法包括以下步骤：以日为单位，采集光伏发电装置地点每日的辐照度R、温度T、气压PA、降水量W、降雪量S等；采集光伏发电装置实测的单日发电量P；单日数据标幺化处理，并对数据进行聚类，得到n个聚类簇，并优化聚类簇个数；建立n个聚类簇的双向长短期记忆神经网络预测模型，以均方根误差RMSE为评价标准，优化每个预测模型的中间层神经单元个数m |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 短期 记忆 神经网络 日光 发电量 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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