基于CNN-LSTM混合神经网络的光伏发电量预测方法研究

光伏发电量受天气状况,光伏逆变器的质量,光伏组件的清洁度等诸因素影响,其中天气状况的时序性变化较大程度影响发电量。针对不同地区天气时序性变化导致的光伏发电量预测不准确等问题,提出了一种由卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)混合模型的光伏发电量预测方法,其中通过CNN建立地域之间的空间相关性,LSTM捕捉发电数据之间的时间依赖关系。对神木县红民发电厂和庆城县绿能动力发电厂的光伏发电数据进行测试,实验结果表明,本文所提出的CNN-LSTM混合神经网络方法在光伏发电量预测方面具有较高的准确性和稳定性,比LSTM神经网络模型精度提升4.3%左右。

基于CNN-LSTM的光伏逆变器温度预测方法

在考虑了多种可能影响预测结果的因素后,使用卷积神经网络(CNN)结合长短期记忆网络(LSTM)的方法来预测光伏逆变器的温度变化。这种方法可以有效捕获数据特征之间的空间关系,从而弥补了LSTM层在捕捉数据空间分布方面的不足,同时保留了数据特征的时序性。实验结果显示,结合CNN和LSTM的混合神经网络在光伏逆变器温度预测方面表现出了较高的准确性和稳定性。通过对比分析两种模型的平均绝对误差(MAE)发现,相较于独立使用LSTM模型,采用CNN-LSTM混合神经网络的性能有着明显提升。