研究目的
提出一种基于贝叶斯优化的LSTM-注意力-嵌入模型，用于准确预测光伏发电功率的日前输出，以解决气象因素引起的间歇性和随机性问题。
研究成果
所提出的BLSTM-注意力-嵌入模型通过有效学习气象因素并利用贝叶斯优化进行特征选择，显著提高了光伏发电输出的预测精度。然而，在雨天等气象条件高度多变的情况下，准确预测光伏输出仍存在挑战。
研究不足
雨天的预测性能相对晴天和阴天较差，表明在处理高度波动的条件下仍需进一步改进。
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基于LSTM-注意力-嵌入模型的贝叶斯优化光伏功率日前预测
DOI：10.1109/ACCESS.2019.2954290
期刊：IEEE Access
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
光伏（PV）输出易受气象因素影响，导致发电具有间歇性和随机性。准确预测光伏功率输出不仅能降低其对电网的影响，还能为电网调度提供参考。因此，本文提出一种基于贝叶斯优化的LSTM-注意力-嵌入模型来预测日前光伏功率输出。针对光伏相关气象因素，探究了多时间尺度统计特征、组合特征、时间特征及风速类别特征?；贚STM?？橛肭度肽？楣菇ㄉ疃妊澳Ｐ停ü喜⒉懔?，LSTM模块用于记忆和关注历史信息，嵌入?？橛糜诒嗦肜啾鹛卣鳎婧笸ü涑瞿？槭涑鲈げ饨峁?，模型中还包含残差连接以缓解梯度传递问题。采用贝叶斯优化选取最优组合特征。在中国某地区两个实际光伏电站验证了所提模型的有效性，对比实验结果表明，相较于LSTM神经网络、BPNN、SVR模型及持续法模型，所提模型性能有显著提升。
作者：
Tongguang Yang，Bin Li，Qian Xun
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