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Photovoltaic power forecasting based on weather classification using LSTM

Photovoltaic power forecasting based on weather classificati...

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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)

作者： Lei Guo Xiangjie Liu Xiaobing Kong School of Control and Computer Engineering North China Electric Power University

In order to reduce possible negative impacts of photovoltaic(PV) power penetration into modern power grids,an accurate forecasting of PV power output is ***,photovoltaic power forecasting(PVPF) is a rather difficult challenge because of its highly varying and complex *** this article,a weather-based hybrid PVPF method is proposed,combining weather classification,long short-term memory network,and the fuzzy inference approach to make 5-minutes-ahead forecasting of PV power *** correlation coefficient is adopted as a feature selection *** effectiveness of the proposed model is evaluated by comparing with the multilayer perceptron neural network and traditional long short-term memory *** results show that the proposed model shows better forecasting accuracy.

关键词： Photovoltaic power forecasting Weather classification Long short-term memory networks fuzzy inference approach Pearson correlation coefficient

来源： cnki会议评论

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