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第39卷第3期电力科学与技术学报Vol.39No.3
2024年5月JOURNALOFELECTRICPOWERSCIENCEANDTECHNOLOGYMay2024
引用格式：李庆生，张裕，龙家焕，等.基于IMFO-LSTM模型的光伏功率预测研究[J].电力科学与技术学报,2024,39(3):199‑206.
CitationCitation：：LIQingsheng,ZHANGYu,LONGJiahuan,etal.PhotovoltaicpowerpredictionbasedonimprovedIMFO-LSTM[J].JournalofElectric
PowerScienceandTechnology,2024,39(3):199‑206.
基于IMFO‑LSTM模型的光伏功率预测研究
111222
李庆生，张裕，龙家焕，白浩，胡蓉，李巍
（1.贵州电网有限责任公司电网规划研究中心，贵州贵阳550000；2.南方电网科学研究院有限责任公司，广东广州510663）
摘要：随着光伏发电大容量接入电网，为降低光伏发电输出的随机性，提出一种基于改进飞蛾优化（improved
moth⁃flameoptimization，IMFO）的长短期记忆网络（longshort⁃termmemory，LSTM）进行光伏发电功率预测。首
先，通过数据预处理，进行灰色关联度分析，减少输入变量维数，再根据选取的输入变量，通过灰色关联度分析法，
进行相似日样本选取；其次，为提高飞蛾算法的性能，对其位置更新公式进行改进；接着，根据IMFO⁃LSTM的网络
层数和学习率，提高其预测精度，降低随机性；最后，基于预处理好的相似日样本，采用优化后的LSTM进行预测。
仿真结果表明：该模型的预测精度得到一定提升，满足实际工程要求。
关键词：光伏发电；改进飞蛾算法；长短期记忆网络；灰色关联度分析法
DOI：10.19781/j.issn.1673‑9140.2024.03.022中图分类号：TM615文章编号：1673‑9140（2024）03‑0199‑08
PhotovoltaicpowerpredictionbasedonIMFO‑LSTMmodel
111222
LIQingsheng，ZHANGYu，LONGJiahuan，BAIHao，HURong，LIWei
（1.PowerGridPlanningResearchCenterofGuizhouPowerGridCo.，Ltd.，Guiyang550000，China；
2.ElectricPowerResearchInstitute，ChinaSouthernPowerGrid，Guangzhou510663，China）
Abstract：Withthelargecapacityofphotovolta
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