基于船舶摇摆特征的神经网络光伏积灰预测方法

本发明公开了基于船舶摇摆特征的神经网络光伏积灰预测方法，在传统的神经网络光伏积灰预测的基础上，加入船舶摇摆的特征，以适应海洋动态变化的工况。在本方法中，在传统的通过引入开路电压、短路电流、最大功率点电压和最大功率点电流特征量的基础上，引入船舶摇摆这一新的特征量，并采用CNN‑LSTM‑Attention混合神经网络输入这些特征量来进行船舶光伏积灰的预测，改善了因海洋上船舶摇摆不定导致的光伏积灰预测的收敛速度慢、搜索时间长、泛化能力不佳等问题。通过分析船舶摇摆的特征建立仿真模型，获取样本数据，利用神经网络算法进行输入输出数据的训练，实现船舶光伏系统积灰的预测。