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针对传统光伏功率预测特征提取不足导致预测精度不高的问题,提出一种双通道网络模型进行光伏功率预测。首先将光伏功率历史数据进行归一化处理,再将数据送入两个并行的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)进行特征提取,经融合层融合送入长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)进行光伏功率预测。采用地中海气候光伏发电数据集进行测试,结果表明所提出的方法与单通道网络相比平均绝对误差(Mean-Absolute Error, MAE)减小了12.3%,均方根误差(Root-Mean-Square Error, RMSE)减小了3%,实...
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电力科学与工程
Year： 2019
Issue： 05
Volume： 35
Page： 7-11
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