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文檔簡介

道7070號亨銀金融大廈-1901內1910號2基于歷史數據構建光伏功率預測模型，捕捉天氣模式與光伏功率輸收集實時多模態數據集，結合實時太陽輻射強根據光伏功率預測結果，結合電網的實時需求和儲能系統的狀態，將經過預處理的數據集合形成多模態數據矩陣X，X是nxp的矩陣，其中n是觀測的數;;t表示太陽輻射強度；Y=X·W；將經過預處理的數據按時間序列組織，構建包含歷史天氣狀況與;;;3采用LSTM網絡作為光伏功率預測模型的提取氣象數據的深度特征，將這些氣象數據轉換為適合光伏功率預測模型輸入的形;;;收集大量歷史數據經過預處理和特征提取組;t）表示太陽輻射強度It進行的非線性變換使用訓練集數據輸入光伏功率預測模型進行訓練，引入損失函數計4實時收集來自國家級氣象站、國際氣象衛星組織、利用Z_score方法對實時數據進行異常值檢使用主成分分析PCA對實時數據進行降維形成通過皮爾遜_布拉克曼公式和阿斯曼公式實時計算直射輻射強度和散射輻將實時融合特征向量和實時計算的總太陽輻射強度輸入光伏功率;;;;;5;;;7.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1~6任一所述的光伏功率預測方法的處理器執行時實現權利要求1~6任一所述的光伏功率預測方6[0012]收集實時多模態數據集，結合實時太陽輻射強度輸入訓練好的光伏功率預測模78[0041]提取氣象數據的深度特征，將這些數據轉換為適合光伏功率預測模型輸入的形9[0064]通過皮爾遜_布拉克曼公式和阿斯曼公式實時計算直射輻射強度和散射輻射強[0069]將實時光伏功率預測值與實際光伏功率進行比較，使用均方誤差MSE評估預測精0.16；[0138]提取氣象數據的深度特征，將這些數據轉換為適合光伏功率預測模型輸入的形[0147]S4使用歷史數據集訓練光伏功率預測模型，將太陽輻射強度作為模型的輔助輸[0149]將歷史數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，在本實施例中比例分別為70％、[0162]通過皮爾遜_布拉克曼公式和阿斯曼公式實時計算直射輻射強度和散射輻射強[0167]將實時光伏功率預測值與實際光伏功率進行比較，使用均方誤差MSE評估預測精易失性存儲設備或者它們的組合實現，如靜態隨機存取存儲器(StaticRandomAccessMemory,簡稱SRAM)，電可擦除可編程只讀存儲器(ElectricallyErasableProgrammableRead－OnlyMemory,簡稱EEPROM)，可擦除可編程只讀存儲器(ErasableProgrammable[0225]此外，通過計算整個實驗期間的均方根誤差(RMSE)和平均絕對百分比誤差[02

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