基于LSTM-Attention模型的光伏电站发电量预测方法探讨

针对当前光伏电站发电预估面临的问题，本文提出了一种基于LSTM-Attention模型的预测方法。该方法通过对历史数据中光伏发电量与气象数据间的关系建立模型，并通过LSTM网络对时间序列进行建模，同时利用Attention机制提高模型对重要特征的关注度，从而提高了预测精度。另外，本文还对数据处理过程作出了详细讨论，剔除无效数据，筛选出重要特征指标，并通过量化分析主要因素对预测结果的影响程度，使得整个预测过程更加优化。最后，通过实验结果验证了方法的有效性和可行性。