为了更好实现整县屋顶光伏集约化发展，提高大规模分布式屋顶光伏并网经济性，分析基于气象数据的预测方法弊端问题，挖掘海量时序光伏发电功率数据规律，提出基于改进长短期记忆递归神经网络(LSTM)的整县光伏综合功率预测模型。使用所提模型进行单一光伏电源预测实验，结果表明，改进LSTM模型较其他模型更精准，且在整县光伏综合功率预测场景下具有更高整体预测精度，可以用于整县光伏发电功率预测，有助于实现高比例分布式光伏消纳。
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