基于改进LSTM的光伏发电功率预测方法研究

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摘 要：针对光伏发电功率存在的较大随机性和不确定性问题，提出一种基于改进长短期记忆神经网络的光伏发电功率预测方法，以此提高光伏发电功率预测的准确性。首先，分析与光伏发电出力相关性较强的气象特征，并利用t分布近邻嵌入降维技术将被选取的特征数据降至二维，以减小数据复杂度。然后，通过密度峰值聚类将降维后的数据自动聚成3类，帮助训练长短期记忆神经网络预测模型。（剩余12852字）

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