基于氣象融合與深度學(xué)習(xí)的分布式光伏出力區(qū)間預(yù)測(cè)

摘要： 針對(duì)目前分布式光伏功率點(diǎn)預(yù)測(cè)方法難以全面的描繪分布式光伏功率出力不確定性等問題，提出了一種基于融合氣象歷史數(shù)據(jù)和WOA-BiLSTM的分布式光伏區(qū)間預(yù)測(cè)模型。首先，采用氣象聚類方法，將歷史數(shù)據(jù)集劃分為晴天、多云等4個(gè)大類，得到包含各類轉(zhuǎn)變天氣過(guò)程的氣象融合數(shù)據(jù)集。然后輸入待預(yù)測(cè)日模糊天氣類型，根據(jù)鯨魚算法優(yōu)化的雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型得到光伏功率點(diǎn)預(yù)測(cè)值。最后通過(guò)核密度估計(jì)方法對(duì)...