光热电站发电量预测技术有助于电网提前制定调度计划,有效减轻光热发电间歇性和波动性在并网运行后带来的冲击.本文以美国加州光热发电系统并网电力预测问题为例,首先研究气象参数与发电量之间的相关性,进而利用近邻传播(AP)聚类算法对比不同发电模式下气象参数对发电的影响差异;然后,建立长短期记忆(LSTM)神经网络基准模型对光热系统发电量进行预测;最后,针对基准模型对O发电量情况预测精度低的问题,根据相应聚类结果建立增量特征预测模型.预测结果表明,该改进的基于AP聚类和LSTM神经网络模型预测效果良好,可达到91.41％的日发电量预测精度.
光热电站 发电量预测 聚类算法 长短期记忆神经网络 并网 气象参数