Page 16 - 电力与能源2022年第二期
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1 1 6          柳   杰, 等: 基于残差 - 密集连接 - 双向长短期记忆融合网络的光伏出力短期预测

                                                               [ 4 ]  赵唯嘉, 张宁, 康重庆, 等 . 光伏发电出力的条件预测误差
                                                                   概率分布估 计 方 法[ J ] . 电 力 系 统 自 动 化, 2015 , 39 ( 16 ):
                                                                   8-15.
                                                                   ZHAO Wei j ia , ZHANG Nin g , KANGChon gq in g , etal.
                                                                   A methodof p robabilisticdistributionestimationofcondi-
                                                                   tionalforecasterrorfor p hotovoltaic p ower g eneration
                                                                   [ J ] .Automation ofElectric PowerS y stems , 2015 , 39
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                                                               [ 5 ]  张雪松, 李鹏, 周亦尧, 等 . 基于贝叶斯概率的光伏出力组
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                                                                   ZHANGXueson g , LIPen g , ZHOU Yi y ao , etal.Photo-
                                                                   voltaicout p utcombinationforecastin g methodbasedon
                                                                   Ba y esianp robabilit y [ J ] .Acta Ener g iaeSolarisSinica ,
                                                                   2021 , 42 ( 10 ): 80-86.
                                                               [ 6 ]  袁晓玲, 施俊华, 徐杰彦 . 计及天气类型指数的光伏发电短
                                                                   期出力预测[ J ] . 中国电机工程学报, 2013 , 33 ( 34 ): 57-64.
                                                                    YUANXiaolin g , SHIJunhua , XUJie y an , etal.Short-
                                                                   termp owerforecastin g for p hotovoltaic g enerationconsid-
                                                                   erin gweathert yp eiIndex [ J ] .Proceedin g softheCSEE ,
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                                                               [ 7 ]  孙荣富, 王隆扬, 王玉林, 等 . 基于数字孪生的光伏发电功
                                                                   率超短期预测[ J ] . 电网技术, 2021 , 45 ( 4 ): 1258-1264.
                                                                   SUN Furon g , WANG Lon gy an g , WANG Yulin , etal.
                                                                   Ultra-short-termp redictionofp hotovoltaicp owerg enera-
                                                                   tionbasedondi g italtwins [ J ] .PowerS y stem Technolo-
                                                                   gy , 2021 , 45 ( 4 ): 1258-1264.
                                                               [ 8 ]  吕伟杰, 方一帆, 程泽 . 基于模糊 C 均值聚类和样本加权
                                                                   卷积神经网络 的 日 前 光 伏 出 力 预 测 研 究 [ J ] . 电 网 技 术,
                             图 9  模型训练的损失
                                                                   2022 , 46 ( 1 ): 231-238.
              行时序数据预测的优点, 避免了梯度消失或梯度
                                                                   LYU Wei j ie , FANG Yifan , CHENG Ze.Predictionof
              爆炸问题以及退化问题, 构建出深层网络以提取
                                                                   da y -ahead p hotovoltaicout p utbased on FCM-WS-CNN
              时序数据的复杂特征模式, 从而提高了预测的准                               [ J ], PwerS y stem Technolo gy , 2022 , 46 ( 1 ): 231-238.
              确性。                                              [ 9 ]  LIUL , ZHAOY , CHANGD , etal.Predictionofshort-
              参考文献:                                                termPVp owerout p utanduncertaint yanal y sis [ J ] .A p -
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