CN115496263A - 一种基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法 - Google Patents

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CN115496263A CN202211022701.6A CN202211022701A CN115496263A CN 115496263 A CN115496263 A CN 115496263A CN 202211022701 A CN202211022701 A CN 202211022701A CN 115496263 A CN115496263 A CN 115496263A
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Abstract

本发明公开了一种基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法，包括以下步骤：对原始气象因素数据进行归一化处理，得到预处理后的归一化气象信息数据；将归一化气象信息数据输入时空模块得到气象预测数据；将历史发电数据和气象预测数据输入基于遗传注意力模块以预测分布式光伏电站的实际发电量；模型训练，得到预测的功率结果。本发明解决了现有方法受到有限数据的限制，无法发现潜在的相关性和相关信息的问题。

Description

一种基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法
技术领域
本发明涉及时空数据预测领域，特别涉及一种基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法。
背景技术
近年来，随着传统资源的短缺和环境保护的需要，对可再生能源(RESs)的需求急剧增加。在所有的可再生能源中，太阳能作为最典型的一种，因其丰富的资源和几乎无处不在的可及性而引起广泛关注。
然而，光伏发电的随机性、波动性和间歇性，由于其对大气温度、总云量和湿度等即时气象因素的依赖，使其在利用上比传统发电来源更具挑战性。在一些分布式光伏电站中，气象因素的精确测量往往被忽视，这给发电量的预测带来了更多困难。这些不确定性会降低实时控制性能，降低系统的经济性，并危及电力系统的稳定运行，从而给电力和能源系统的管理和运行带来重大挑战。
为了克服这些缺点，需要准确的光伏发电量预测。此外，它还可以为电网调度和光伏电站的运行提供参考，这对安全和经济效益都有意义。光伏发电量预测可分为超短期预测(＜1小时)、短期预测(1小时-24小时)、中期预测(1天-1个月)和长期预测(1个月-1年)。
短期预测有助于预先安排和设备维护，以防止不适当的输出功率。此外，光伏输出功率过高或过低都会影响电网的安全和可靠运行，这限制了大型光伏并网系统的使用。因此，有必要建立一个准确的短期光伏预测模型，以确保光伏发电站保持稳定和可靠。
目前大多数短期光伏预测模型可用的方法都受到有限数据的限制，无法发现潜在的相关性和相关信息。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法，该方法解决了现有方法受到有限数据的限制，无法发现潜在的相关性和相关信息的问题，提高了光伏发电量预测的准确性。
本发明通过以下技术方案实现：
一种基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法，包括以下步骤：
对原始气象因素数据进行归一化处理，得到预处理后的归一化气象信息数据；
将归一化气象信息数据输入时空模块得到气象预测数据；
将历史发电数据和气象预测数据输入基于遗传注意力模块以预测分布式光伏电站的实际发电量；
模型训练，得到预测的功率结果。
进一步的，所述步骤：对原始气象因素数据进行归一化处理，得到预处理后的归一化气象信息数据，具体包括：
Figure BDA0003813620100000021
其中x′in是归一化气象信息数据；xin是原始气象因素数据；max(xin)和min(xin)分别是原始气象因素数据的最大值和最小值。
进一步的，所述归一化气象信息数据为一个长度为M的序列
Figure BDA0003813620100000022
有Ci通道，内核大小为
Figure BDA0003813620100000023
进一步的，所述步骤：将归一化气象信息数据输入时空模块得到气象预测数据，具体包括：
将归一化气象信息数据输入第一时间子模块进行计算，具体包括以下步骤：
分别进行扩张卷积运算，得到两个大小相同的输出结果A和B，扩张卷积运算如下：
Figure BDA0003813620100000024
其中，d是控制跳过距离的扩张参数，f∈Rk是内核，xt是序列x的第t个值；
将A和B分别通过sigmoid函数运算和融合运算，最后进行Hadamard乘积来获得结果；结果计算方式如下：
Figure BDA0003813620100000025
其中，σ是sigmoid函数，
Figure BDA0003813620100000026
是元素-wise Hadamard乘积运算；
将第一时间子模块得出的结果输入空间子模块进行计算，具体包括：
gθ(·)*x＝Ugθ(A)UTx
其中，x为输入，gθ(·)*x为输出，其中U是归一化图拉普拉斯L＝IN-D-1/2AD-1/2＝UΛU的特征向量矩阵，其特征值为Λ，UTx是x的图形傅里叶变换。
将空间子模块得出的结果输入第二时间子模块进行计算，具体包括以下步骤：
分别进行扩张卷积运算，得到两个大小相同的输出结果A1和B1，扩张卷积运算如下：
Figure BDA0003813620100000031
其中，d是控制跳过距离的扩张参数，f∈Rk是内核，xt是序列x的第t个值；
将A1和B1分别通过sigmoid函数运算和融合运算，最后进行Hadamard乘积来获得结果；结果计算方式如下：
Figure BDA0003813620100000032
其中，σ是sigmoid函数，
Figure BDA0003813620100000033
是元素-wise Hadamard乘积运算；
将第二时间子模块得出的结果通过全连接层产生综合特征，生成最终的气象预测数据。
进一步的，所述步骤：将历史发电数据和气象预测数据输入基于遗传注意力模块以预测分布式光伏电站的实际发电量，具体包括以下步骤：
通过滑动窗口构造将历史发电数据和气象预测数据组成输入矩阵；
基于遗传的搜索算子初始化输入矩阵的权重；
将输入矩阵馈送到长短期记忆网络(LSTM，Long Short-Term Memory)以获得进一步迭代的损失并获得更好的权重。
进一步的，所述步骤：将输入矩阵馈送到LSTM以获得进一步迭代的损失并获得更好的权重之前，还包括以下步骤：
基于遗传的搜索算子来训练注意力权重，将训练损失作为参考，以获得LSTM网络注意力层的最佳参数。
进一步的，所述步骤：基于遗传的搜索算子来训练注意力权重，将训练损失作为参考，以获得LSTM网络注意力层的最佳参数，具体包括以下步骤：
注意力权重集Waat＝(W1，W2，…WM)被二进制值编码为
Figure BDA0003813620100000034
并且初始代码是随机产生的；其中，Wi表示历史发电数据和气象预测数据的注意权重将被传递给网络，并根据训练损失产生相应的适配分数；
根据训练损失的适配度，选择最合适的子集空间
Figure BDA0003813620100000035
根据相应的适配分数，选择最合适的子集空间
Figure BDA0003813620100000036
其中，所选子集将被平均分为N段，即
Figure BDA0003813620100000037
新的注意力权重子集空间将通过交叉和变异操作重建。
进一步的，所述LSTM引入了记忆单元和门机制来有效地执行时间序列数据。
进一步的，所述步骤：将输入矩阵馈送到LSTM模型以获得进一步迭代的损失并获得更好的权重，具体包括：
N个长度的时间步骤的注意权重表示为：
Waat＝(W1，W2，…WN)
基于重要性的输入数据与注意力权重定义为：
Figure BDA0003813620100000041
在时间t，序列输入向量
Figure BDA0003813620100000042
LSTM隐藏层输出ht-1和细胞状态Ct-1被送入单元，然后得到LSTM隐藏层输出ht和单元格状态作为输出Ct。单元状态的计算Ct是将前一阶段的状态和当前候选单元的状态相结合，其比例分别被遗忘门和输入门占据，候选单元的状态
Figure BDA0003813620100000043
是由双曲正切激活函数计算的，LSTM的更新过程可以描述如下：
Figure BDA0003813620100000044
Figure BDA0003813620100000045
Figure BDA0003813620100000046
Figure BDA0003813620100000047
Figure BDA0003813620100000048
ht＝ot·tanh(Ct)
其中，Wf，Wi，Wo，Wc表示权重参数；bf，bi，bo，bc分别表示遗忘门的偏置参数、输入门的偏置参数、输出门的偏置参数和内部细胞状态的偏置参数；σ代表sigmoid激活函数。
进一步的，所述步骤：模型训练，得到预测的功率结果，具体包括：
通过损失反馈进行函数损失运算，直到损耗收敛，得到预测的功率结果。
相比于现有技术，本发明的优点在于：
1、本发明提出了一个混合集合深度学习模型，即基于时空模块和基于遗传注意力模块，考虑了历史气象和发电数据。该方法旨在通过利用输入的相互联系和稳定预测的输出结果来实现更准确的结果。
2、本发明提出了一个空间-时间模块，利用光伏电站之间的空间依赖性来预测缺失的太阳辐照度数据。空间-时间模块由时间和空间子模块组成，用于预测没有气象收集器的光伏电站的太阳辐照度，以支持发电预测，并包含一个图卷积神经网络，以学习历史气象数据之间的空间和时间依赖关系，同时使用稀释卷积作为非线性部分，以简化网络结构。
3、本发明提出了一种基于LSTM和遗传算法的新型注意力机制来预测光伏发电量，探索数据之间的深层联系并寻找全局最优解。GAM结合预测的太阳辐照度和历史发电数据来预测光伏电站的发电量，使用注意力机制来有效地探索输入特征中的潜在关系，并使用基于遗传的操作和LSTM，以预测误差为参考，找到全局最优解，避免陷入局部最优解中。
附图说明
图1为本发明一实施例的基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法流程图；
图2为本发明模型训练流程图示意图；
图3为时间子模块工作流程图；
图4为基于遗传的搜索算子的工作流程图。
具体实施方式
以下结合较佳实施例及其附图对发明技术方案作进一步非限制性的详细说明。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1和图2所示，本发明一实施例一种基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法，包括以下步骤：
S1：对原始气象因素数据进行归一化处理，得到预处理后的归一化气象信息数据。
为了避免数据尺度的巨大差异损害模型的有效性，通过数据预处理将原始气象因素数据进行数据归一化，使数据被限制在0到1的范围内，得到预处理后的归一化气象信息数据。
归一化公式，如下所示：
Figure BDA0003813620100000051
其中x′in是归一化气象信息数据；xin是原始气象因素数据；max(xin)和min(xin)分别是原始气象因素数据的最大值和最小值。
S2：将归一化气象信息数据输入时空模块得到气象预测数据。
具体的，将S1处理后得到的归一化气象信息数据输入时空模块来预测缺失的气象信息。
关于时空预测模块，在无向图中定义了具有结构化气象时间序列的光伏电站的分布：
Gt＝(Vt，ε，W)；
其中，Vt有限的顶点，每个顶点表示时间t时的气象因子，ε是边集，W是图的邻接矩阵。气象预测数据可以用以下公式表示：
Figure BDA0003813620100000061
其中，P是历史数据的数量，H是预测数据的数量。
在本实施例中，归一化气象信息数据为一个长度为M的序列
Figure BDA0003813620100000062
有Ci通道，内核大小为
Figure BDA0003813620100000063
步骤S2具体包括入下步骤：
S20：将归一化气象信息数据输入第一时间子模块进行计算，参考图3，具体包括以下步骤：
归一化气象信息数据分别进行扩张卷积运算，得到两个大小相同的输出结果A和B，即
Figure BDA0003813620100000064
扩张卷积运算如下：
Figure BDA0003813620100000065
其中，d是控制跳过距离的扩张参数，f∈Rk是内核，xt是序列x的第t个值；
将A和B分别通过sigmoid函数运算和融合运算，最后进行Hadamard乘积来获得结果；结果计算方式如下：
Figure BDA0003813620100000066
其中，σ是sigmoid函数，
Figure BDA0003813620100000067
是元素-wise Hadamard乘积运算。
sigmoid函数有助于过滤有助于发现数据的动态变化模式的输入，而非线性门可以捕捉到数据的一般信息。
S21：将第一时间子模块得出的结果输入空间子模块进行计算；
图卷积网络(GCN)通过在谱域中用图傅里叶变换进行计算，将CNN推广到图域中。
具体包括：
gθ(·)*x＝Ugθ(Λ)UTx
其中，x为输入，gθ(·)*x为输出，其中U是归一化图拉普拉斯L＝IN-D-1/2AD-1/2＝UΛU的特征向量矩阵，即图1中的权重矩阵，其特征值为Λ，UTx是x的图形傅里叶变换。
根据光伏电站的分布情况将数据组织成图，可以有效地利用空间信息，同时本发明直接对结构化数据进行图卷积运算，提取空间域的深层模式和特征。然而，上式中特征向量的矩阵乘法对于大型图来说可能计算成本很高，可以采用切比雪夫多项式近似法和分层线性公式来克服这个问题。
S22：将空间子模块得出的结果输入第二时间子模块进行计算，该步骤同步骤S20，参考图3，具体包括以下步骤：
分别进行扩张卷积运算，得到两个大小相同的输出结果A1和B1，扩张卷积运算如下：
Figure BDA0003813620100000071
其中，d是控制跳过距离的扩张参数，f∈Rk是内核，xt是序列x的第t个值；
将A1和B1分别通过sigmoid函数运算和融合运算，最后进行Hadamard乘积来获得结果；结果计算方式如下：
Figure BDA0003813620100000072
其中，σ是sigmoid函数，
Figure BDA0003813620100000073
是元素-wise Hadamard乘积运算；
S23：将第二时间子模块得出的结果通过全连接层产生综合特征，生成最终的气象预测数据。
具体的，整个时空模块包含两个时间子模块，中间是一个空间子模块，最后是一个全连接层。时空模块对输入数据进行统一处理，共同探索空间和时间上的依赖关系，然后由输出层产生综合特征，生成最终的气象预测结果。
本发明提出了一个时空模块，利用光伏电站之间的空间依赖性来预测缺失的太阳辐照度数据。时空模块由时间和空间子模块组成，用于预测没有气象收集器的光伏电站的太阳辐照度，以支持发电预测，并包含一个图卷积神经网络，以学习历史气象数据之间的空间和时间依赖关系，同时使用稀释卷积作为非线性部分，以简化网络结构。
S3：将历史发电数据和气象预测数据输入基于遗传注意力模块以预测分布式光伏电站的实际发电量。
具体的，基于遗传注意力模块由LSTM、注意力机制和基于遗传的搜索算子组成，并通过损失反馈进行损失函数的计算，从而进行模型训练。
基于遗传注意力模块的输入是历史发电数据和时空模块处理后的气象预测数据，LSTM用于处理长期依赖关系，注意力机制加强了重要因素的影响，基于遗传的搜索算子用于搜索最佳权重。
步骤S3具体包括入下步骤：
S30：通过滑动窗口构造将历史发电数据和气象预测数据组成输入矩阵；
S31：基于遗传的搜索算子初始化输入矩阵的权重；
S32：基于遗传的搜索算子来训练注意力权重，将训练损失作为参考，以获得LSTM网络注意力层的最佳参数。
注意力机制有助于给关键输入分配更多的权重，而给其他输入分配的权重较小，以弱化其影响。本发明使用基于遗传的搜索算子来训练注意力权重，将训练损失作为参考，以获得LSTM网络注意力层的最佳参数，更好地利用气象预测数据和历史发电数据之间的内在关系。基于遗传的搜索算子基本步骤如图4所示，具体操作如下：
注意力权重集Waat＝(W1，W2，…WM)被二进制值编码为
Figure BDA0003813620100000081
并且初始代码是随机产生的；其中，Wi表示历史发电数据和气象预测数据的注意力权重将被传递给网络，并根据训练损失产生相应的适配分数；根据训练损失的适配度，选择最合适的子集空间
Figure BDA0003813620100000082
根据相应的适配分数，选择最合适的子集空间
Figure BDA0003813620100000083
其中，所选子集将被平均分为N段，即
Figure BDA0003813620100000084
新的注意力权重子集空间将通过交叉和变异操作重建。
S33：将输入矩阵馈送到LSTM以获得进一步迭代的损失并获得更好的权重。
作为递归神经网络的一种特殊形式，LSTM引入了记忆单元和门机制来有效地执行时间序列数据。
首先，将输入矩阵馈送到LSTM模型以获得进一步迭代的损失并获得更好的权重，具体包括：
N个长度的时间步骤的注意权重表示为：
Waat＝(W1，W2，…WN)
然后，基于重要性的输入数据与注意力权重定义为：
Figure BDA0003813620100000085
在时间t，序列输入向量
Figure BDA0003813620100000086
LSTM隐藏层输出ht-1和细胞状态Ct-1被送入单元，然后得到LSTM隐藏层输出ht和单元格状态作为输出Ct。单元状态的计算Ct是将前一阶段的状态和当前候选单元的状态相结合，其比例分别被遗忘门和输入门占据，候选单元的状态
Figure BDA0003813620100000091
是由双曲正切激活函数计算的，LSTM的更新过程可以描述如下：
Figure BDA0003813620100000092
Figure BDA0003813620100000093
Figure BDA0003813620100000094
Figure BDA0003813620100000095
Figure BDA0003813620100000096
ht＝ot·tanh(Ct)
其中，Wf，Wi，Wo，Wc表示权重参数；bf，bi，bo，bc分别表示遗忘门的偏置参数、输入门的偏置参数、输出门的偏置参数和内部细胞状态的偏置参数；σ代表sigmoid激活函数。
本发明提出了一种基于LSTM和遗传算法的新型注意力机制来预测光伏发电量，探索数据之间的深层联系并寻找全局最优解。基于遗传注意力模块结合预测的太阳辐照度和历史发电数据来预测光伏电站的发电量，使用注意力机制来有效地探索输入特征中的潜在关系，并使用基于遗传的操作和LSTM，以预测误差为参考，找到全局最优解，避免陷入局部最优解中。
S4模型训练，得到预测的功率结果。
通过损失反馈进行函数损失运算，直到损耗收敛，得到预测的功率结果。
本发明提出了一个混合集合深度学习模型，即基于时空模块和基于遗传注意力模块，考虑了历史气象和发电数据。该方法旨在通过利用输入的相互联系和稳定预测的输出结果来实现更准确的结果。
本发明提出的基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法，专注于短期分布式光伏发电预测。本发明利用图卷积对光伏电站之间的空间联系进行预测，并通过注意力机制捕捉全局和全球的依赖关系。这种方法可以克服分布式光伏电站中天气数据的缺失，从而实现准确的发电量预测。本发明在光伏发电预测中具有更强的竞争力，可以有效地接近最佳注意力权重和有效地挖掘时空依赖。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于时空遗传注意力网络的短期光伏发电预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
对原始气象因素数据进行归一化处理，得到预处理后的归一化气象信息数据；
将归一化气象信息数据输入时空模块得到气象预测数据；
将历史发电数据和气象预测数据输入基于遗传注意力模块以预测分布式光伏电站的实际发电量；
模型训练，得到预测的功率结果。
2.根据权利要求1所述的短期光伏发电预测方法，其特征在于，所述步骤：对原始气象因素数据进行归一化处理，得到预处理后的归一化气象信息数据，具体包括：
Figure FDA0003813620090000011
其中x'in是归一化气象信息数据；xin是原始气象因素数据；max(xin)和min(xin)分别是原始气象因素数据的最大值和最小值。
3.根据权利要求1所述的短期光伏发电预测方法，其特征在于，所述归一化气象信息数据为一个长度为M的序列
Figure FDA0003813620090000012
有Ci通道，内核大小为
Figure FDA0003813620090000013
4.根据权利要求3所述的短期光伏发电预测方法，其特征在于，所述步骤：将归一化气象信息数据输入时空模块得到气象预测数据，具体包括：
将归一化气象信息数据输入第一时间子模块进行计算，具体包括以下步骤：
分别进行扩张卷积运算，得到两个大小相同的输出结果A和B，扩张卷积运算如下：
Figure FDA0003813620090000014
其中，d是控制跳过距离的扩张参数，f∈Rk是内核，xt是序列x的第t个值；
将A和B分别通过sigmoid函数运算和融合运算，最后进行Hadamard乘积来获得结果；结果计算方式如下：
Figure FDA0003813620090000015
其中，σ是sigmoid函数，
Figure FDA0003813620090000016
是元素-wise Hadamard乘积运算；
将第一时间子模块得出的结果输入空间子模块进行计算，具体包括：
gθ(·)*x＝Ugθ(Λ)UTx
其中，x为输入，gθ(·)*x为输出，其中U是归一化图拉普拉斯L＝IN-D-1/2AD-1/2＝UΛU的特征向量矩阵，其特征值为Λ，UTx是x的图形傅里叶变换。
将空间子模块得出的结果输入第二时间子模块进行计算，具体包括以下步骤：
分别进行扩张卷积运算，得到两个大小相同的输出结果A1和B1，扩张卷积运算如下：
Figure FDA0003813620090000021
其中，d是控制跳过距离的扩张参数，f∈Rk是内核，xt是序列x的第t个值；
将A1和B1分别通过sigmoid函数运算和融合运算，最后进行Hadamard乘积来获得结果；结果计算方式如下：
Figure FDA0003813620090000022
其中，σ是sigmoid函数，
Figure FDA0003813620090000023
是元素-wise Hadamard乘积运算；
将第二时间子模块得出的结果通过全连接层产生综合特征，生成最终的气象预测数据。
5.根据权利要求1所述的短期光伏发电预测方法，其特征在于，所述步骤：将历史发电数据和气象预测数据输入基于遗传注意力模块以预测分布式光伏电站的实际发电量，具体包括以下步骤：
通过滑动窗口构造将历史发电数据和气象预测数据组成输入矩阵；
基于遗传的搜索算子初始化输入矩阵的权重；
将输入矩阵馈送到LSTM以获得进一步迭代的损失并获得更好的权重。
6.根据权利要求5所述的短期光伏发电预测方法，其特征在于，所述步骤：将输入矩阵馈送到LSTM以获得进一步迭代的损失并获得更好的权重之前，还包括以下步骤：
基于遗传的搜索算子来训练注意力权重，将训练损失作为参考，以获得LSTM网络注意力层的最佳参数。
7.根据权利要求6所述的短期光伏发电预测方法，其特征在于，所述步骤：基于遗传的搜索算子来训练注意力权重，将训练损失作为参考，以获得LSTM网络注意力层的最佳参数，具体包括以下步骤：
注意力权重集Waat＝(W1,W2,…WM)被二进制值编码为
Figure FDA0003813620090000024
并且初始代码是随机产生的；其中，Wi表示历史发电数据和气象预测数据的注意权重将被传递给网络，并根据训练损失产生相应的适配分数；
根据训练损失的适配度，选择最合适的子集空间
Figure FDA0003813620090000025
根据相应的适配分数，选择最合适的子集空间
Figure FDA0003813620090000026
其中，所选子集将被平均分为N段，即
Figure FDA0003813620090000027
新的注意力权重子集空间将通过交叉和变异操作重建。
8.根据权利要求5所述的短期光伏发电预测方法，其特征在于，所述LSTM引入了记忆单元和门机制来有效地执行时间序列数据。
9.根据权利要求8所述的短期光伏发电预测方法，其特征在于，所述步骤：将输入矩阵馈送到LSTM模型以获得进一步迭代的损失并获得更好的权重，具体包括：
N个长度的时间步骤的注意权重表示为：
Waat＝(W1,W2,…WN)
基于重要性的输入数据与注意力权重定义为：
Figure FDA0003813620090000031
在时间t，序列输入向量
Figure FDA0003813620090000032
LSTM隐藏层输出ht-1和细胞状态Ct-1被送入单元，然后得到LSTM隐藏层输出ht和单元格状态作为输出Ct。单元状态的计算Ct是将前一阶段的状态和当前候选单元的状态相结合，其比例分别被遗忘门和输入门占据，候选单元的状态
Figure FDA0003813620090000033
是由双曲正切激活函数计算的，LSTM的更新过程可以描述如下：
Figure FDA0003813620090000034
Figure FDA0003813620090000035
Figure FDA0003813620090000036
Figure FDA0003813620090000037
Figure FDA0003813620090000038
ht＝ot·tanh(Ct)
其中，Wf，Wi，Wo，Wc表示权重参数；bf，bi，bo，bc分别表示遗忘门的偏置参数、输入门的偏置参数、输出门的偏置参数和内部细胞状态的偏置参数；σ代表sigmoid激活函数。
10.根据权利要求1所述的短期光伏发电预测方法，其特征在于，所述步骤：模型训练，得到预测的功率结果，具体包括：
通过损失反馈进行函数损失运算，直到损耗收敛，得到预测的功率结果。
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