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基于改进lstm-tcn模型的分布式光伏功率预测研究: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2024年第16期32卷 187-190,195页; 作者：陈建军李良杰卢泽汉国网冀北电力有限公司唐山供电公司河北唐山432500; 光伏发电受天气因素的影响,造成供电的稳定性降低,使得光伏功率预测准确性不高。为保证供电服务质量,提出一种基于改进lstm-tcn的预测模型。利用灰色关联度算法选取光伏功率影响因素,通过相似度计算,获取分布式光伏功率值,组成训练样本...; 光伏发电受天气因素的影响,造成供电的稳定性降低,使得光伏功率预测准确性不高。为保证供电服务质量,提出一种基于改进lstm-tcn的预测模型。利用灰色关联度算法选取光伏功率影响因素,通过相似度计算,获取分布式光伏功率值,组成训练样本数据。将lstm与tcn结合,构建改进lstm-tcn预测模型,并通过模型训练,得到成熟的预测模型。实验结果表明,所研究模型预测结果的平均平方差和平均绝对误差率分别为0.562 6 kW和2.653 2%,远低于另外两种对比方法,表明所提方法的功率预测准确性高。; 来源：详细信息评论

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