Fotovoltaisk makt har stor volatilitet och intermittens på grund av miljöfaktorer. Prognostiserad solcellskraft är av stor betydelse för att säkerställa en säker och ekonomisk drift av distributionsnätet. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att prognostisera kortfristig solcellskraft baserad på ett gated recidiverande nät (GRU). För det första används Pearson-koefficienten för att utvinna de viktigaste egenskaperna som påverkar solcellseffekten i nästa ögonblick, och kvalitativt analysera förhållandet mellan den historiska solcellseffekten och den framtida solcellseffekten. För det andra används K-means-metoden för att dela upp träningsset i flera grupper baserat på likheterna mellan varje funktion, och sedan tillämpas GRU-nätverksträning på varje grupp. Varje GRU-näts uteffekt beräknas i genomsnitt för att få ut solcellseffekten i nästa ögonblick. Fallstudien visar att det föreslagna tillvägagångssättet effektivt kan beakta påverkan av egenskaper och historisk solcellskraft på den framtida solcellseffekten, och har högre noggrannhet än de traditionella metoderna. Sammanfattning av denna webbsida: Fotovoltaisk kraft har stor volatilitet och intermittens på grund av miljöfaktorer. Prognostiserad solcellskraft är av stor betydelse för att säkerställa en säker och ekonomisk drift av distributionsnätet. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att prognostisera kortfristig solcellskraft baserad på ett gated recidiverande nät (GRU). För det första används Pearson-koefficienten för att utvinna de viktigaste egenskaperna som påverkar solcellseffekten i nästa ögonblick, och kvalitativt analysera förhållandet mellan den historiska solcellseffekten och den framtida solcellseffekten. För det andra används K-means-metoden för att dela upp träningsset i flera grupper baserat på likheterna mellan varje funktion, och sedan tillämpas GRU-nätverksträning på varje grupp. Varje GRU-näts uteffekt beräknas i genomsnitt för att få ut solcellseffekten i nästa ögonblick. Fallstudien visar att det föreslagna tillvägagångssättet effektivt kan beakta påverkan av egenskaper och historisk solcellskraft på den framtida solcellseffekten, och har högre noggrannhet än de traditionella metoderna.
I REF ger Gated Recurrent Unit (GRU) en högre noggrannhet än backpropagation (BP), SVM och Autoregressive Integrated Moving Genomsnitt (ARIMA) eftersom GRU kan samtidigt överväga påverkan av funktioner och historisk solcellsproduktion på nästa steg.
Gated Recurrent Unit Network-Based Short-Term Photovoltaic Forecasting
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}