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考虑数据缺失的短期光伏功率预测模型

目录

1.内容描述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2数据缺失问题的重要性.................................4

1.3短期光伏功率预测的意义...............................4

1.4文献综述.............................................6

2.问题定义与建模目标......................................7

2.1数据缺失问题描述.....................................8

2.2短期光伏功率预测模型的挑战...........................8

2.3建模目标与研究目的...................................9

3.相关理论与方法.........................................10

3.1短期光伏功率预测理论基础............................11

3.2数据缺失处理方法....................................13

4.数据集及其处理.........................................14

4.1数据集介绍..........................................15

4.2数据预处理..........................................16

4.3缺失数据处理........................................17

4.4特征工程............................................19

5.模型设计与实现.........................................20

5.1模型选择与架构设计..................................22

5.2模型训练与参数调优..................................24

5.3模型评估标准与方法..................................25

5.4模型性能分析........................................25

6.实验结果与分析.........................................27

6.1实验设置............................................29

6.2不同模型的预测效果对比..............................29

6.3模型泛化能力分析....................................31

6.4真实环境下的测试结果................................33

7.结论与未来工作.........................................34

7.1研究工作的总结......................................35

7.2研究中的局限性与挑战................................36

7.3未来工作方向和建议..................................37

1.内容描述

本文针对短期光伏功率预测模型中数据缺失问题，提出了一种有效解决方法。考虑到光伏发电受天气、季节等多种因素的影响，且数据采集过程中可能出现缺失现象，传统的预测模型难以准确地反映实际情况。该模型首先针对不同类型的数据缺失进行分析，并采用合适的缺失值处理方法，例如KNN插值、线性插值等，减少数据缺失对预测结果的影响。结合短期时间序列特征，选用高效的预测算法，如RNN、LSTM等，构建短期光伏功率预测模型。通过实际测试数据验证模型的性能，并与传统模型进行对比，证明其在数据缺失情况下具有更高的预测精度和鲁棒性。

例、模型使用的具体算法、数据缺失处理方法、评价指标等都可以更详细地描述。

1.1研究背景

气候变化和能源需求增长是当今全球面临的