基于深度学习的分布式光伏发电系统的优化与性能分析

本研究旨在解决分布式光伏发电系统中的发电量预测问题,特别是提高预测精度和发电曲线的平滑性,以优化系统的调度效率。本研究提出了一个结合时序卷积网络和可微分滤波模块的两阶段深度学习框架,用于捕捉光伏发电数据的时间序列特征并实现端到端优化。所提模型在关键性能指标上相对传统方法有显著改进,展示了深度学习在提升分布式光伏系统性能方面的潜力。