[发明专利]基于长短期记忆神经网络的短期光伏发电量预测方法在审
| 申请号： | 201910947897.1 | 申请日： | 2019-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN111222674A | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 余运俊;曹骏飞 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南昌新天下专利商标代理有限公司 36115 | 代理人： | 施秀瑾 |
| 地址： | 330031 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 一种基于长短期记忆神经网络的短期光伏发电量预测方法，利用长短期记忆神经网络(LSTMNN)预测太阳辐射量间接计算出光伏发电量，包括以下步骤：获取相关地区光伏系统所接收的太阳辐射量数据及相应的历史气象数据信息；将获取的数据归一化处理，分为测试样本和训练样本两部分，建立LSTMNN进行训练；以预测日之前30天的光伏数据作为输入数据，预测当日的太阳辐射量；将预测结果反归一化处理即可得到当日的太阳辐射量数据。本发明建立的预测模型能够保存较长时间太阳辐射量序列所包含的季节性、波动性和趋势性的信息，克服传统递归神经网络训练过程中梯度消失(爆炸)的问题，进一步提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 短期 记忆 神经网络 发电量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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