研究目的
利用长短期记忆-反向传播神经网络研究光伏电站短期发电预测的准确性，以提高电网稳定性和调度水平。
研究成果
LSTM-BP神经网络降低了预测误差并避免了过拟合，为电网调度与优化运行提供了可靠依据。该方法相比传统BP和GA-BP神经网络具有更高的精度，更适用于大型光伏电站。
研究不足
该研究聚焦于某特定光伏电站，可能未涵盖所有影响发电的可变环境与气象因素。该方法在极端天气条件下的有效性有待进一步验证。
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基于长短期记忆-反向传播的光伏电站短期功率预测
DOI：10.1177/1550147719883134
期刊：International Journal of Distributed Sensor Networks
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
准确预测光伏系统的发电能力对保障电网稳定及正确制定调度安排至关重要。针对反向传播神经网络存在的时间缺陷与局部极小值问题，本文提出一种基于长短期记忆-反向传播网络的发电预测方法。在此基础上改进了传统预测数据集，并在文中列举的三种传统方法之外，提出第四种改进光伏电站短期发电预测的方法。与传统方法相比，基于改进数据集的长短期记忆-反向传播神经网络具有更低的预测误差。同时通过与多元线性回归、支持向量机的横向对比，证明长短期记忆-反向传播方法具有多重优势。本文提出的基于长短期记忆-反向传播神经网络的光伏电站短期发电预测方法，将为电网调度计划与优化运行提供依据。
作者：
Chi Hua，Erxi Zhu，Liang Kuang，Dechang Pi
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