基于迁移学习和LSTM网络的光伏系统负荷预测

由于受到太阳辐照度、温度和一些随机因素的影响,光伏发电功率具有较强的间歇性和波动性,很难精确预测。为了提高光伏负荷预测模型的准确性,提出一种基于迁移学习和LSTM网络结合光伏系统负荷预测方法。选择基于参数的迁移学习方式,并考虑到神经网络越到高层提取的信息越专有化,对基于LSTM的PV-DT提出固定第一层参数的迁移方式。研究结果表明,所提光伏系统负荷预测方式可以精确预测正常运行条件下的光伏发电量,并检测光伏系统中存在的故障,从而使检修维护人员可以在最短的时间内采取相应的措施,最大限度地减少由于故障而引起的功率损失,从而提高光伏系统的运行性能。

电力大数据应用中的问题和解决措施

随着经济的发展与科技的进步,电力大数据的出现,为电力行业的发展提供技术支持,让电力行业的发展取得了一定成效,逐渐实现了智能化。而通过电力大数据的应用,能够确保电网安全地正常运行,优化电网的运行方式,在一定程度上能够提升内部的管理制度,从而降低管理成本。文章阐释了电力大数据应用的基本概念及分析处理流程,提出了电力大数据应用中呈现出的安全问题及解决措施,旨在为相关人士提供参考,提升工作效率。