| 注册
首页|期刊导航|可再生能源|基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究

基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究

方鹏 高亚栋 潘国兵 马登昌 孙鸿飞

可再生能源2022,Vol.40Issue(1):48-54,7.
可再生能源2022,Vol.40Issue(1):48-54,7.

基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究

Research on forecasting method of mid-and long-term photovoltaic power generation based on LSTM neural Network

方鹏 1高亚栋 1潘国兵 2马登昌 2孙鸿飞2

作者信息

  • 1. 浙江华云电力工程设计咨询有限公司, 浙江 杭州 310023
  • 2. 浙江工业大学 机械学院机电所, 浙江杭州 310023
  • 折叠

摘要

关键词

FCM-RF/中长期辐照度预测模型/LSTM/中长期发电量预测模型/MAPE

分类

能源科技

引用本文复制引用

方鹏,高亚栋,潘国兵,马登昌,孙鸿飞..基于LSTM神经网络的中长期光伏电站发电量预测方法研究[J].可再生能源,2022,40(1):48-54,7.

基金项目

国家重点研发计划项目(2017YFA0700300) (2017YFA0700300)

浙江省重点研发计划项目(2018C01081). (2018C01081)

可再生能源

OA北大核心CSTPCD

1671-5292

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文