基于功率特征的K-ISSA-LSTM光伏功率预测

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收稿日期：2022-10-12

基金项目：国网浙江省电力有限公司科技项目（5211WZ220002）

通信作者：张森林（1964—），男，博士、博士生导师、教授，主要从事电力系统信息融合技术、人工智能理论与应用、大数据分析技术方面

的研究。slzhang@zju.edu.cn

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1532 文章编号：0254-0096（2024）02-0429-06

摘 要：历史功率特征能反映一段时间内光伏功率的波动情况，结合聚类算法对原始数据进行聚类，利用长短期记忆神经网络实现对光伏发电功率的预测。（剩余11928字）