适用于小样本的神经网络光伏预测方法
基于神经网络的短期光伏预测方法通常需要大量训练样本，对于新投运的光伏电站，历史运行数据的不足使得常规短期光伏预测方法难以应用。针对该问题，提出一种适用于小样本的双层神经网络单步光伏预测方法。根据光伏发电各环节影响因素的解耦特性，将常规单层神经网络拆分为双层网络，使每层网络具有简化的结构；用单步预测代替多步预测，降低神经网络的输入输出维数；基于统计分析，将天气影响因素有效整合到预测模型中，简化输入输出之间的映射关系。使用实际数据对所提光伏预测模型进行训练和验证，结果表明，所提方法可有效减少对训练样本数量的需求，同时保证预测的准确度。
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