基于深度学习的新能源电站出力预测模型研究

随着信息技术的飞速发展,深度学习算法在求解预测类问题时表现出了极高的准确率,尤其是在 LSTM 环路神经网络中,增加了对时间序列的依赖性,使得其在求解时间序列问题时表现得尤为突出。本文提出一种基于 LSTM 周期神经网络的新能源发力预测方法,可用于指导新能源电站出力系统中各类电源的优化调度,对保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。