【摘 要】
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光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义，提出一种基于长短期记忆网络（long short term memory,LSTM）数字孪生体的预测模型，通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间，首先根据物理空间得到的气象孪生数据由LSTM算法获取初步的预测功率，同时更新历史气象数据库。然后在气象数据库中找到相似日，对比相似日的预测功率和实际功率，对初步
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光伏发电功率的预测对电网稳定以及安全地运行有重要意义，提出一种基于长短期记忆网络（long short term memory,LSTM）数字孪生体的预测模型，通过数字孪生体模型实现光伏发电功率的精准预测。数字孪生体分为物理空间与数据空间，首先根据物理空间得到的气象孪生数据由LSTM算法获取初步的预测功率，同时更新历史气象数据库。然后在气象数据库中找到相似日，对比相似日的预测功率和实际功率，对初步的预测功率进行误差修正，得到最终光伏功率预测值。文中所提的数字孪生体实现了物理实体与数据驱动的连接，同时物理实体可进行自我学习和更新，因此相较于传统的光伏预测结果更为精确，通过仿真算例进一步证实数字孪生体预测的准确性。
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