Mar, 2024
利用历史发电和天气数据的分层时序卷积神经网络进行区域光伏日前功率预测
Day-ahead regional solar power forecasting with hierarchical temporal convolutional neural networks using historical power generation and weather data
Maneesha Perera, Julian De Hoog, Kasun Bandara, Damith Senanayake, Saman Halgamuge
TL;DR本文提出了两种基于深度学习的区域太阳能发电预测方法，分别使用单一分层时序卷积神经网络和基于子区域的时序卷积神经网络，通过利用聚合和个体数据，以及区域内的天气数据进行预测。利用 101 个西澳大利亚地点收集的大量数据进行评估，与其他方法相比，子区域时序卷积神经网络在减少个体网络数量的同时，能够以 40.2% 的预测技巧得分降低 6.5% 的统计显著误差。