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利用混合深度学习预测光伏集群发电的潜力与挑战

目录

利用混合深度学习预测光伏集群发电的潜力与挑战（1）．．．．．．．．．．4

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1光伏发电背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2深度学习在能源预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3混合深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

混合深度学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1基于深度学习的光伏发电预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2混合模型的优势与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3模型构建步骤与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1数据收集与清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3数据标准化与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2模型验证与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

光伏集群发电潜力预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1集群发电潜力分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.2潜力预测模型应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3预测结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

预测挑战与应对策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.1数据质量与缺失问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.2模型泛化能力不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3气象因素对预测的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.4应对挑战的方法与措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

案例分析与比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.1国内外研究案例介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.2案例比较与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.3案例启示与借鉴．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

混合深度学习在光伏发电领域的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

8.1技术发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

8.2应用领域拓展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

8.3预测模型优化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

利用混合深度学习预测光伏集群发电的潜力与挑战（2）．．．．．．．．．43

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．