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基于深度学习的虚拟电厂光伏发电功率预测模型
1
作者 张焰 《计算机产品与流通》 2025年第2期43-45,共3页
光伏发电的波动性和不可预测性给电网调度和负荷管理带来了挑战。深度学习技术通过其强大的数据处理能力,在光伏功率预测中展现了显著优势。本文探讨了基于深度学习的光伏发电功率预测模型,重点分析了数据质量、数据预处理与多源数据融... 光伏发电的波动性和不可预测性给电网调度和负荷管理带来了挑战。深度学习技术通过其强大的数据处理能力,在光伏功率预测中展现了显著优势。本文探讨了基于深度学习的光伏发电功率预测模型,重点分析了数据质量、数据预处理与多源数据融合的影响,并提出了深度学习模型的优化策略;讨论了深度学习模型在电网调度优化中的应用,指出其在提高预测精度、优化负荷管理和提升电网稳定性方面的重要作用。通过对比不同深度学习算法的性能,本文进一步验证了深度学习在实际电力系统中的潜力和适应性。随着算法的不断发展,深度学习将在智能电网中扮演更加重要的角色,推动可再生能源的高效利用和电力系统的稳定运行。 展开更多
关键词 数据预处理 深度学习 光伏发电功率预测 虚拟电厂
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