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摘要：本发明提供了一种光伏发电量预测模型的训练方法及光伏发电量预测方法，涉及光伏发电技术领域，该训练方法包括：获取用于模型训练的样本历史数据；对样本历史数据进行降维得到低维的次级样本历史数据；按照气象类型对次级样本历史数据进行聚类处理得到至少两个样本时间序列；基于LSTM神经网络，利用各样本时间序列进行多任务的模型训练，得到初级光伏发电量预测模型；每隔时间间隔l，获取TN‑L～TN时间段内初级光伏发电量预测模型的发电量预测结果以及该时间段内的实际发电量值；利用发电量预测结果和实际发电量值，对初级光伏发电量预测模型进行训练更新，得到更新后的光伏发电量预测模型。本方案能够提高进行光伏发电量预测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种光伏发电量预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取用于模型训练的样本历史数据；其中，所述样本历史数据包括：历史发电量数据和历史气象数据；对所述样本历史数据进行降维，得到低维的次级样本历史数据；按照气象类型对所述次级样本历史数据进行聚类处理，得到至少两个样本时间序列；其中，每一个样本时间序列中包括一种气象类型的数据；基于LSTM神经网络，利用各样本时间序列进行多任务的模型训练，得到初级光伏发电量预测模型；其中，每一种任务对应一种气象类型；每隔时间间隔l，获取TN-L～TN时间段内所述初级光伏发电量预测模型的发电量预测结果以及该时间段内的实际发电量值；其中，TN用于表征当前时刻，TN-L用于表征当前时刻之前的时刻，且TN和TN-L之间的时间间隔为L；利用所述发电量预测结果和所述实际发电量值，对所述初级光伏发电量预测模型进行训练更新，得到更新后的光伏发电量预测模型。
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