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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院;本源量子计算科技(合肥)股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于QTCN和随机LSTM光伏功率预测方法，包括：收集光伏发电系统的历史性能数据进行预处理；构建随机LSTM光伏发电功率预测模型；将预处理后的数据输入量子时序卷积进行特征提取，进行训练；将前面D时刻的气象数据、历史发电功率数据输入训练后的随机LSTM光伏发电功率预测模型，得到后续T时刻的光伏发电功率。本发明采用量子卷积对特征数据进行局部时间内特征进行建模，引增强了模型的表达能力和泛化能力加强不同时刻之间的关联关系建立，增强模型的局部上下文建模能力，从而提升光伏功率预测的准确度；处理更复杂的计算任务，并且在某些特定情况下，可以获得更高的计算效率。
主权项：1.一种基于QTCN和随机LSTM光伏功率预测方法，其特征在于：该方法包括以下顺序的步骤：收集光伏发电系统的历史性能数据，对收集的数据进行预处理；构建随机LSTM光伏发电功率预测模型；将预处理后的数据输入量子时序卷积进行特征提取，将提取到的特征输入随机LSTM光伏发电功率预测模型进行训练，得到训练后的随机LSTM光伏发电功率预测模型；将前面D时刻的气象数据、历史发电功率数据输入训练后的随机LSTM光伏发电功率预测模型，得到后续T时刻的光伏发电功率。
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权利要求：
百度查询： 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 本源量子计算科技(合肥)股份有限公司 基于QTCN和随机LSTM光伏功率预测方法和装置
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