研究目的
通过提出一种基于多层循环神经网络（RNN）的短期光伏功率预测算法，以应对天气变化导致的光伏功率波动。
研究成果
所提出的基于多层循环神经网络的短期光伏发电预测算法，在预测5分钟和1小时后光伏发电量方面显示出高精度，准确率分别为98.02%和93.75%。这证实了该模型在应对光伏发电短期波动方面的适用性。
研究不足
该研究侧重于短期预测，长期预测可能需要进一步开发。此外，物联网传感器数据的质量和粒度可能会影响模型性能。
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[IEEE 2019 AEIT国际年会（AEIT）- 意大利佛罗伦萨（2019.9.18-2019.9.20）] 2019年AEIT国际年会（AEIT）- 基于多层RNN和物联网数据集的短期光伏发电预测
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[IEEE 2019 AEIT国际年会（AEIT）- 意大利佛罗伦萨（2019.9.18-2019.9.20）] 2019年AEIT国际年会（AEIT）- 基于多层RNN和物联网数据集的短期光伏发电预测
DOI：10.23919/AEIT.2019.8893348
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
白天光伏发电波动是影响智能电网高效稳定运行的关键问题之一。针对天气变化导致的光伏功率波动，本文提出一种基于多层循环神经网络（RNN）的短期光伏功率预测算法。该算法利用现场物联网传感器采集的功率与气象数据，通过多个RNN层构建预测模型。实验结果表明：采用12个时间步长、3层RNN结构时，对5分钟和1小时后光伏功率的短期预测准确率（基于归一化均方根误差）分别达到98.02%和96.58%。这些实验结果证实，所提出的多层RNN短期预测算法能有效应对光伏功率的短期波动。
作者：
Neungsoo Park，Hyung Keun Ahn
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