多相关变量的光伏发电功率下载

weixin_39821260 2023-03-23 14:00:10

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多相关变量的光伏发电功率

基于python+Jupyter实现的光伏发电功率预测+源码+数据集+算法解析，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档~ 项目简介：通过学习历史一段时间内的数值天气预测数据和对应的光伏发电功率训练模型，结合未来某时间点的数值天气预测数据，预测该时间点的光伏发电功率。 6、算法描述： [1] 评分方法并不计入低于发电功率阈值的数据点。根据辐照度与发电功率阈值的关系，可以建立两类模型：包含辐照度为-1和不包括辐照度为-1的数据集。并将预测中所有低于阈值结果调整至阈值，以图减小误差； [2] 依据辐射度变化规律，推测日出时间，进而将十个电厂的地理位置归为以下四处：海西、哈密、西宁、乌鲁木齐。利用R语言包OCE，将数据集中的时间、地理位置输入，得到太阳高度、赤纬角、预测辐照度等太阳功率的特征，加入到数据集中； [3] 光伏发电功率是一个存在日周期性和季度特征变化的变量，可以将其视为时间序列处理。利用Facebook开发的fbprophet时间序列工具对训练集中的时间和功率进行拟合，..... ...... .....

基于分时LSTM的光伏发电功率预测.docx

内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的Transformer编码器用于多变量单步光伏功率预测的项目。该项目旨在通过Transformer编码器的强大序列建模能力，提高光伏功率预测的精度和实时性。文档首先介绍了光伏发电的重要性及其面临的挑战，然后阐述了Transformer编码器相比传统模型的优势，如捕捉长短期依赖关系和多变量信息融合。接着，文档详细描述了项目的模型架构，包括数据预处理、输入编码、多头自注意力机制、前馈神经网络和输出预测层，并提供了部分MATLAB代码示例。最后，文档讨论了项目的目标与意义，如提高预测精度、推动新能源管理智能化、降低光伏发电波动风险等。适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和学生。使用场景及目标：①理解和实现基于Transformer编码器的多变量单步光伏功率预测模型；②掌握MATLAB环境下深度学习模型的构建与优化技巧；③提升对光伏功率预测的理解，为实际应用提供技术支持。阅读建议：此资源不仅包含理论知识，还有详细的代码实现和模型架构解析，建议读者在学习过程中结合代码实践，逐步理解Transformer编码器的工作原理及其在光伏功率预测中的应用。

基于径向神经网络的光伏发电功率预测方法研究.pdf

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