基于混合深度學(xué)習(xí)的光伏集群發(fā)電預(yù)測(cè)
摘要:光伏發(fā)電作為可再生能源在實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型和減緩氣候變化方面具有重要意義,然而光伏發(fā)電預(yù)測(cè)面臨諸多挑戰(zhàn),包括天氣不確定性、數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題、復(fù)雜的影響因素以及模型復(fù)雜度和計(jì)算成本等,并且往往只考慮單個(gè)站點(diǎn)的相關(guān)因素,并沒(méi)有考慮多個(gè)站點(diǎn)之間的相互影響。傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法泛化能力有限,不能很好地捕捉復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系,缺乏足夠的靈活性。(剩余15758字)
試讀結(jié)束
目錄
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