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公开(公告)号：CN115545964A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110734048.5
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习SRNN网络的光伏发电功率预测方法，步骤一：选取历史光伏发电功率数据和相应的历史气象数据；步骤二：使用因子分析法进行相关性分析，筛选出对发电功率影响较大的气象指标；步骤三：数据预处理；步骤四：搭建基于深度学习SRNN网络的光伏发电功率预测模型；步骤五：设置输入层、隐藏层和输出层参数，确定GRU层容量和全连接层容量；步骤六：将预测出的光伏发电功率数据与实际负荷数据进行对比，选用相对误差和均方根误差指标对预测数据进行评价。本发明提供的基于深度学习SRNN网络的光伏发电功率预测方法对RNN进行切片而记忆单元不变，使得能够并行运行RNN网络，使得网络训练速度飞跃，而且提升了系统运行的可靠性和稳定性。
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