摘要
本发明属于台区光伏出力及负荷预测领域,公开了一种台区光伏出力及负荷预测方法,本方法适用于各种包含天气数据的台区光伏电站出力及负荷预测的场合。本方法采用改进的相似日算法,充分利用了对出力和负荷有着直接影响的天气数据,利用有相似天气的历史数据进行预测,在根源上可以提高预测的准确性;同时,通过变分模态分解法分解提取出不同频段的信息,使预测模型分别预测不同频段的数据,降低预测难度;本方法采用Bi‑LSTM预测模型,弥补传统LSTM只能单向传递信息的不足;本方法通过综合运用相似日选择、变分模态分解和Bi‑LSTM模型,实现了对台区光伏出力和负荷的高精度预测,为电力系统的调度和优化提供了强有力的支持。
技术关键词
负荷预测方法
双向长短期记忆网络
负荷预测模型
天气
夹角余弦
日期
序列
光伏电站出力
频段
负荷预测系统
拉格朗日
粒子群优化算法
数据缺失值
LSTM模型
线性插值法
可读存储介质
存储计算机程序