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基于改进LSTM的小型水力发电机组发电短期功率预测方法

Short-Term Power Prediction Method for Small Hydroelectric Generating Units Based on Improved LSTM
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摘要 近年来,由于对水资源开发和小水电站发电并网的需求迅速增加,水力发电的短期预测变得越来越重要。水力发电的关键因素是可供水电站利用的水资源量,提前预测未来水电站的发电量变得至关重要。然而,水电站的发电量受到气象降雨数据、局部地形和降雨滞后性、地区用电需求等多方面因素的综合影响,发电量具有较大的波动性。本文对此提出一项基于改进LSTM的小型水力发电机组发电短期功率预测方法,旨在为满足提高小水电发电功率预测准确率、提升管理精益化效果、降低基层工作负担,为地方电网的负荷预测、电量电力平衡、运行方式安排等工作提出一项可行性的预测方法。
作者 胡文华 衣志冲 王艳琪 刘珺斓 张宇驰 Hu Wenhua;Yi Zhichong;Wang Yanqi
出处 《电力设备管理》 2024年第17期160-162,共3页 Electric Power Equipment Management
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