为提高光伏功率预测精度，提升光伏发电在电力系统实时调度运行的能力，文章提出一种基于小波包分解的长短期记忆神经网络短期出力预测模型。该模型采用小波包分解的方法提取历史光伏出力特征，结合长短期记忆神经网络对时间序列预测的能力构建预测模型。小波包重构的历史功率序列和气象信息作为长短期记忆网络的训练样本，对实际出力功率进行提前一小时的预测。实例验证表明，该方法具有较高的预测精度，对波动的功率序列预测也有一定的鲁棒性。
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