本技术涉及一种优化DBO-LSTM模型的太阳能发电功率预测技术与系统。该技术包括:收集太阳能发电数据,并对数据进行预处理;利用预处理后的数据进行特征提取;通过优化的DBO-LSTM模型对特征数据进行训练,实现太阳能发电功率的准确预测。该系统能够提高预测精度,为太阳能发电行业提供技术支持。
背景技术
太阳能作为一种储量丰富、环境友好的可再生能源,通过光伏发电实现清洁能源的高效利用,为能源的可持续发展发挥着重要作用。然而,阳光固有的随机性和有节奏的昼夜周期给光伏发电带来了波动和间歇性。此外,各种因素,如天气和环境条件影响光伏系统的输出,有助于大规模光伏发电并网时,发电不可预测性显著。因此,这种不可预测性会对电网的规划产生负面影响。考虑到多因素耦合时变特性的影响,对光伏发电进行准确预测,对于提高电网的稳定性,增强电网对光伏发电的消纳能力,提高光伏电站的运行效率是有效的。
LSTM神经网络作为一种特殊的循环神经网络(RNN),旨在解决传统RNN在处理长序列时遇到的长期依赖问题,在时间序列预测等领域有着广泛的应用。然而,LSTM神经网络也存在一些缺点,主要包括:(1)、计算复杂;(2)、需要大量数据进行训练;(3)、训练时间长。
实现思路