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申请/专利权人：山东大学
摘要：本公开提供了一种基于DGM‑RNN的日前光伏功率预测方法及系统，获取待预测日前一日的日平均环境数据；根据获取的数据，基于灰色预测模型得到待预测日的总光伏功率预测值，基于循环神经网络得到待预测日的日间小时功率预测结果；将总光伏功率预测值和日间小时功率预测结果输入到预设长短期记忆网络中，得到更新后的日间小时功率预测结果；本公开的DGM算法预测的每日总功率校正量较好解决了非理想天气下光伏功率趋势高波动、强随机造成的预测精度低的问题，显著提高了光伏发电输出趋势预测的稳定性和精度。
主权项：1.一种基于DGM-RNN的日前光伏功率预测方法，其特征在于：包括以下步骤：获取待预测日前一日的日平均环境数据；根据获取的数据，基于灰色预测模型得到待预测日的总光伏功率预测值，基于循环神经网络得到待预测日的日间小时功率预测结果；将总光伏功率预测值和日间小时功率预测结果输入到预设长短期记忆网络中，得到更新后的日间小时功率预测结果。
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权利要求：
百度查询： 山东大学 基于DGM-RNN的日前光伏功率预测方法及系统
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