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為提高光伏出力的預測精度，提出了一種改進深度學習算法的光伏出力預測方法。首先，針對傳統的深度學習算法采用批量梯度下降（batch gradient descent，BGD）法訓練模型參數速度慢的問題，利用隨機梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）法訓練快的優點，提出了一種改進的隨機一批量梯度下降（stochastic-batch gradient descent，S-BGD）搜索方法，該方法兼具SGD和BGD的優點，提高了參數訓練的速度。然后，針對參數訓練過程中容易陷入局部最優點和鞍點的問題，借鑒運動學理論，提出了一種基于梯度累積（gradient pile，GP）的訓練方法。該方法以累積梯度作為參數的修正量，可以有效地避免訓練陷入局部點和鞍點，進而提高預測精度。最后，以澳大利亞艾麗斯斯普林光伏電站的數據為樣本，將所提方法應用于光伏出力預測中，驗證所提方法的有效性。
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