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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明公开了一种新框架光伏功率预测方法及系统、计算机可读存储介质，属于光伏功率预测技术领域。本发明使用Adam优化器对基于LSTM‑KAN进行优化，通过计算每个参数的梯度并利用Adam算法进行参数更新，加速模型的收敛并提高预测性能；通过ExponentialLR算法自适应调整学习率，能够更好地处理光伏功率数据中的不同尺度和变化情况，从而更准确地预测光伏功率。并将KAN模型替代LSTM中MLP部分，构建基于混合光伏功率预测模型，训练得到最优预测模型，实现更准确的光伏功率预测结果。
主权项：1.一种基于深度学习新框架光伏功率预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取集中式光伏电站的历史光伏功率和历史气象数据，对获取的数据进行预处理；S2、利用皮尔逊相关性算法对预处理后的数据进行特征分析及编码，提取与光伏功率相关的有效气象特征，构建包括历史光伏功率和有效气象特征的训练集，对预处理后的数据进行特征分析，包括特征选择、特征变换和特征构建；S3、构建基于LSTM-KAN的光伏功率分布概率预测模型，利用训练集训练所构建的模型，并利用Adam优化器对所述光伏功率预测模型进行优化处理；S4、构建基于LSTM-KAN的光伏功率预测模型，利用训练集训练所构建的模型，通过训练集的学习使学习到光伏功率与气象因素、历史数据之间的复杂关系以及最终的拟合结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 新框架光伏功率预测方法及系统、计算机可读存储介质
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