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摘要：本发明提出一种光伏电站负载预测方法，步骤A：收集光伏电站历史数据，基于多个历史数据的数据集组建一维矩阵集合；步骤B：对电力负载数据进行数据处理并整理成新的一维矩阵集合，包括执行数据清洗操作、采用孤立森林算法执行去噪操作、执行归一化操作；步骤C：将新的一维矩阵集合输入到LSTM预测模型进行预测，包括将数据处理后的一维矩阵集合作为LSTM预测模型的当前时间步的输入序列进行计算以输出LSTM预测模型的更新后的隐藏状态，将更新后的隐藏状态传递给LSTM预测模型的输出层以得到预测后的一维矩阵集合，即预测后的负载数据。本发明通过孤立森林算法来提高数据处理的抗干扰能力，集合LSTM模型的短期记忆特性对电力数据进行预测。
主权项：1.一种光伏电站负载预测方法，其特征在于：步骤A：收集光伏电站历史数据，历史数据包括太阳辐射Oi、气温Ti、光伏组件发电功率Pi、光伏组件内部温度ITi、内部湿度Hi、风速Wi、内部耗电量Ii和电力负载数据Qi，基于多个历史数据的数据集组建一维矩阵集合Xi＝[Oi，Ti，Pi，ITi，Hi，Wi，Ii，Qi]，其中，i表示不同时间点；步骤B：对电力负载数据进行数据处理并整理成新的一维矩阵集合，包括执行数据清洗操作、采用孤立森林算法执行去噪操作、执行归一化操作；步骤C：将新的一维矩阵集合输入到LSTM预测模型进行预测，包括将数据处理后的一维矩阵集合作为LSTM预测模型的当前时间步的输入序列进行计算以输出LSTM预测模型的更新后的隐藏状态，将更新后的隐藏状态传递给LSTM预测模型的输出层以得到预测后的一维矩阵集合，即预测后的负载数据。
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百度查询： 广东科凯达智能机器人有限公司 一种光伏电站负载预测方法
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