研究目的
通过利用长短期记忆神经网络（LSTM）将历史太阳辐照度数据知识迁移至光伏出力预测，为缺乏充足历史数据的新建光伏电站构建精准的预测模型。
研究成果
所提出的共享优化层LSTM架构在历史数据不足时显著提高了光伏功率预测的准确性。迁移学习在目标领域数据有限的情况下特别有优势，尽管随着数据量的增加其效益会降低。
研究不足
实验数据不足，且未对全年各时段的预测结果进行评估与分析。此外，目标域数据增长阶段较少，限制了对变化过程更完整描述的实现能力。
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[2020年IEEE国际大数据与智能计算会议(BigComp) - 韩国釜山(2020.2.19-2020.2.22)] 2020年IEEE国际大数据与智能计算会议(BigComp) - 基于长短期记忆神经网络的光伏发电预测迁移学习研究
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[2020年IEEE国际大数据与智能计算会议(BigComp) - 韩国釜山(2020.2.19-2020.2.22)] 2020年IEEE国际大数据与智能计算会议(BigComp) - 基于长短期记忆神经网络的光伏发电预测迁移学习研究
DOI：10.1109/BigComp48618.2020.00-87
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
数据驱动建模是光伏（PV）发电预测的研究热点之一。然而，对于一些新建的光伏电站，缺乏足够的历史数据来训练精确的模型。因此，为缺乏历史数据的光伏电站构建预测模型是一个亟待解决的问题。本文提出一种将历史太阳辐照度数据获得的知识迁移到输出预测的方法。首先基于长短期记忆神经网络（LSTM）的超参数进行优化并预训练神经元中的权重，然后用光伏输出数据对深度迁移模型进行微调。通过这种方式，可以将知识从太阳辐照度数据迁移到光伏输出数据。实验结果表明，该方法能显著降低预测误差。
作者：
Siyu Zhou，Lin Zhou，Mingxuan Mao，Xinze Xi
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