长短期记忆网络在光伏与风电功率预测中的作用

摘要

截至2023年底，全国累计发电装机容量约29.2亿千瓦，同比增长13.9%。其中，太阳能发电装机容量约
6.1亿千瓦，同比增长55.2%；风电装机容量约4.4亿千瓦，同比增长20.7%，长短期记忆网络（LSTM）在光伏与
风电功率预测中扮演着核心角色。由于光伏与风电产出受到天气条件和季节变化的影响，存在高度的非线性和波
动性，这使得传统的预测方法难以准确预测。LSTM 作为一种特殊类型的循环神经网络（RNN），能够有效处理时
间序列数据中的长期依赖关系，通过其独特的“门”结构（输入门、遗忘门和输出门），LSTM 不仅能捕捉到时间
序列数据中的长期趋势，还能适应数据中的短期波动，从而在预测未来光伏与风电产出方面表现出优越性。此外，
LSTM的这一能力对于解决不稳定电能产出带来的挑战至关重要，可以帮助电力系统运营商更有效地进行资源规
划和调度。