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作者：许青;丁坤;徐铭;王新颖;李天寿;刘正英;
单位：国网甘肃省电力公司;
摘要：极端天气情景下风力-光伏发电功率的预测数据量较少、随机性较强.针对极端高温场景,建立综合高温指数,实现极端高温场景的判别和数据筛选,提出一种基于张量低秩算法的风力-光伏发电功率数据补全模型,用于修正缺失数据.通过Pearson相关性分析筛选风力-光伏发电功率联合预测输入特征量,构建基于核密度估计的改进型长短期记忆网络的短期风力-光伏联合发电功率预测模型,并以实际数据进行仿真,证明该预测方法具有较高的准确性.
关键词：极端天气;;风力-光伏发电功率联合预测;;高温场景;;张量补全;;相关性分析;;核密度估计
基金资助：国网甘肃省电力公司咨询服务项目(SGGSJY00JYWT2400033)
