基于长短期记忆网络的微电网发电功率时间序列预测OA

针对微电网发电功率时间序列所呈现出的显著非线性特征以及信息间存在的长期依赖关系,这些特性致使传统预测方法精度欠佳、难以维持微电网系统供需平衡的问题,提出一种基于长短期记忆网络的创新预测方法。研究先运用时间聚类分析(TCA)技术对微电网发电功率时间序列数据进行特征重构,精准捕捉数据中的关键信息,为后续分析奠定基础。接着,采用CNN的输入层输入重构后的数据特征,借助非线性激活函数深度提取其时间与空间属性。在此基础上,运用长短期记忆网络对微电网发电功率的非线性时间序列构建精细模型,利用输入门灵活调节建模过程,遗忘门有效处理时间和空间属性,最终由输出门输出精准预测结果。实验结果表明,该方法显著提升了微电网发电功率时间序列的预测精度,与现有方法相比,预测误差明显降低,充分验证了该方法的实用价值与卓越预测效果。