研究目的
利用深度结构中隐含的特征学习能力与非线性拟合能力，通过基于深度卷积网络（DCN）的模型来提高短期光伏功率预测的准确性。
研究成果
所提出的基于深度学习的预测模型结合多维电力数据总体上实现了预期目标，其性能优于几种先进模型。然而，该方案仍存在若干待解决的问题，需要在未来研究中予以解决。
研究不足
该模型在应对天气等因素导致的不稳定性方面仍有改进空间。目前尚未考虑预处理功率张量、多尺寸功率矩阵以及更多气象要素的影响。
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[IEEE 2019年第二届人工智能与大数据国际会议（ICAIBD）- 中国成都（2019.5.25-2019.5.28）] 2019年第二届人工智能与大数据国际会议（ICAIBD）- 基于深度卷积网络的短期光伏发电预测
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DOI：10.1109/icaibd.2019.8837009
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
天气条件等不确定因素使得光伏发电预测具有挑战性。因此，一些先进的深度学习（DL）技术已被引入该领域。然而，现有基于DL的模型对历史数据的利用通常仅限于一维功率数组，且描述功率随时间变化的信息也被忽略。不同的是，本研究提出了一种基于深度卷积网络（DCN）的模型，该模型通过结合特征学习和多维数组来尝试提高预测性能。为了匹配DCN范式并深入挖掘功率信息，我们使用历史日数据构建功率张量。我们使用来自真实世界的数据集对所提出的模型进行训练和测试，自我评估以及与几种最先进模型的比较证明了我们提案的优越性。
作者：
Liufeng Du，Linghua Zhang，Xiyan Tian，Qin Cheng
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