基于特征挖掘的indRNN光伏发电功率预测

摘要

光伏发电功率有明显的随机性、波动性和间歇性.准确地预测光伏发电功率对电网有序运行和调度有着极其重要的意义.本文提出一种基于特征挖掘的独立循环神经网络光伏发电功率预测模型.首先,探究环境因素与光伏发电功率的关系,并构造相应特征;然后,以构造后特征作为输入,输入到独立循环神经网络模型进行训练和预测;接着,用独立循环神经网络模型与传统循环神经网络和长短期记忆神经网络模型进行对比,独立循环神经网络模型不仅具有更强的记忆能力,更快的训练速度,同时也改善了循环神经网络的梯度弥散或爆炸问题;最后,采用实际光伏电站数据进行验证,验证了特征构造和独立循环神经网络模型的优越性,证明了特征构造后的独立循环神经网络模型预测精度比其他模型方法有显著提高.