基于LSTM 的光伏发电预测
时间: 2025-02-22 17:22:01 浏览: 145
### 使用LSTM进行光伏发电功率预测的研究综述
#### LSTM在光伏发电功率预测中的应用背景
光伏系统的输出功率受多种因素影响,包括太阳辐射强度、温度变化和其他环境条件。这些变量的时间依赖特性使得长期短期记忆网络(LSTM)成为处理此类数据的理想工具之一[^1]。
#### LSTM用于光伏发电功率预测的方法论
为了提高预测精度并捕捉输入特征随时间的变化趋势,在构建基于LSTM的光伏发电功率预测模型时通常会考虑以下几个方面:
- **预处理阶段**:收集历史天气预报数据集作为训练样本,并对其进行清洗和标准化处理;同时也要获取目标地点的历史发电量记录。
- **特征工程设计**:除了常规气象参数外还可以引入其他可能影响光能转换效率的因素如湿度、风速等形成多维输入向量供后续建模使用。
- **架构搭建与调参**:采用单层或多层堆叠方式建立标准LSTM单元组成的深层循环神经网路结构;针对具体应用场景调整超参数设置比如学习率大小、批尺寸数量等等以达到最佳拟合效果。
- **评估体系确立**:选用均方误差(MSE)或其他适合衡量连续型数值预测任务表现好坏的标准度量准则来进行测试集上的性能验证工作。
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM
def build_lstm_model(input_shape):
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=input_shape))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
return model
```
上述代码展示了如何创建一个基础版本的LSTM模型来执行光伏发电功率预测任务。实际项目开发过程中还需要进一步优化和完善各个模块的功能细节[^3]。
#### 研究论文概览
近年来围绕着利用机器学习特别是深度学习技术改善可再生能源产量估计准确性的学术探讨层出不穷。例如有学者尝试将ELMAN递归神经网络应用于相似场景下的短中期负荷曲线绘制工作中取得了不错的结果;还有研究者探索了结合卷积操作同双向长短期记忆机制(CNN-BiLSTM)对于增强时空关联挖掘能力的作用。
#### 案例分析实例
某项研究表明通过引入能量谷优化算法(EVO)对传统CNN-LSTM框架加以改进可以有效缓解过拟合现象的发生频率从而获得更加稳定可靠的预测成果。此方案不仅能够很好地适应不同规模电站之间存在的个体差异而且具备较强的泛化迁移潜力便于推广应用至更广泛的业务范畴内去[^2]。
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