一种基于相关性分析的LSTM网络发电多步预测方法

摘要

本发明公开了一种基于相关性分析的LSTM网络发电多步预测方法。本发明首先通过R/S分析法计算各变量的赫斯特指数，剔除本身不具有相关性的变量；然后利用灰色关联法计算各变量与发电量的关联度，进一步剔除出与光伏发电量关联度小的变量，选择关联度大的变量来进行训练；最后，利用W.Pedrycz的粒化方法对训练变量进行预处理，构建改进的长短时记忆LSTM网络对光伏发电量进行多步预测。通过分析利用筛选前、后变量进行光伏发电量多步预测仿真图和均方误差，证明了本发明提出的相关性分析方法和构建改进的LSTM网络的有效性，对解决具有相关性变量的多步预测问题具有很重要的意义。