基于GCN-LSTM的分布式光伏超短期出力預測方法研究

摘要： 氣象數(shù)據(jù)是光伏出力預測的重要依據(jù)，氣象數(shù)據(jù)的質量對預測的準確性至關重要。但對于分布式光伏系統(tǒng)，往往缺乏氣象監(jiān)測裝置，難以對每個站點分別提供準確的氣象數(shù)據(jù)。針對這一問題，提出一種分布式光伏超短期出力組合預測方法，將圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Graph Convolutional Network,GCN）與長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡（Long Short-Term Memory,LSTM）耦合構建預... （共7頁）