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摘要
考虑小水电区域内降雨量时间分布及空间分布的影响，以网格气象数据为基础，提出LLE-LSTM小水电发电功率超短期预测方法。首先利用相关性分析筛选空间上与小水电发电功率相关的网格区域，而后引入局部线性嵌入算法(LLE)对网格降雨数据进一步降维；最后将其作为输入代入到长短记忆神经网络(LSTM)训练，构建小水电发电功率的超短期预测模型。利用所提方法对湖北省某地区小水电发电功率数据进行仿真检验，结果表明该方法能够较好表征区域内降雨量空间分布对小水电发电功率的影响，且有效避免了因网格气象数据维度过高导致的过拟合问题，显著提高了小水电发电功率超短期预测精度。
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