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深度学习在短期负荷及光伏功率预测中的应用

Application of Deep Learning in Short-term Load and Photovoltaic Power Forecast
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摘要 光伏发电功率数据具有时序性和非线性的特点,对光伏功率以及负荷预测的准确性是电力系统稳定、安全、经济运行的重要的前提条件。对经过预处理后的短期负荷及光伏功率数据,再运用相关深度学习模型的预测结果具有较好的预测精度。 Photovoltaic power data has the characteristics of time series and nonlinearity.The accuracy of photovoltaic power and load forecasting is an important prerequisite for stable,safe and economical operation of the power system.For the pre-processed short�term load and photovoltaic power data,the prediction results of the relevant deep learning model have better prediction accuracy.
作者 柳玉宾 纪宇飞 李楠 Liu Yu-bin;Ji Yu-fei;Li Nan
出处 《电力系统装备》 2021年第14期164-165,共2页 Electric Power System Equipment
关键词 新能源 光伏发电 深度学习 负荷及功率预测 new energy photovoltaic power generation deep learning load and power prediction
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