基于LSTM-注意力机制的光伏电站发电量预测

简介：
本研究提出了一种结合长短期记忆网络与注意力机制的方法，专门用于提高光伏电站发电量预测的准确性。通过优化模型对历史数据的学习能力，有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，并赋予重要特征更大的权重，以期实现更为精准的未来发电量预估，从而助力光伏电站运营效率的提升和成本控制。 预测精度与数据处理是当前光伏发电预估面临的难点。一方面，由于光伏发电受太阳能影响而具有波动性、间歇性和较强的随机特性，现有的学习模型难以从历史数据中准确地捕捉到发电量和气象条件之间的关系；另一方面，许多光伏功率预测技术依赖于气象信息和历史记录进行建模，但这些数据往往存在不完整性及时间滞后的问题，导致预测结果可能存在误差。此外，在数据处理方面也面临诸多挑战：如何确保输入数据的有效性和可信度、筛选出关键特征指标以及量化分析各种主要因素对预测结果的影响等步骤都至关重要。 本次研究使用的数据集被分为训练集和测试集两部分，由于测试集中缺乏发电量信息，因此本项目仅使用了训练数据。该训练集合共包含9000条样本的光伏发电设备采集记录，每一条记录包括21个变量的信息，涵盖了光伏板运行状态参数与气象参数等关键指标。