本工具是一款专业的 基于LSTM的光伏发电功率预测算法 分析工具, 支持 超短期预测 短期功率预测 中长期趋势分析。 利用深度学习 LSTM神经网络 挖掘历史发电与气象数据的时序特征, 显著提升光伏电站的 并网调度效率 与 功率预测精度。
利用 LSTM (长短期记忆网络) 的遗忘门、输入门和输出门机制,有效捕捉光伏功率数据中的长距离时间依赖关系。
综合考虑辐照度、环境温度、组件温度等气象特征,通过多维输入向量提升模型在不同天气条件下的泛化能力。
支持时间序列格式,建议包含时间戳、历史功率及主要气象参数,数据量越多预测越准。
LSTM在光伏发电非线性波动预测中表现优异,晴天准确率通常高于95%。