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基于综合相似日选取的SO-CNN-LSTM光伏功率预测模型研究
华北电力大学环境科学与工程学院;
生态环境部环境规划院
|
宋煜
许野
刘锋平
王旭
李薇
开通知网号
针对当前光伏发电功率预测的相似日选取标准单一、形状相似判定结果有误、组合预测模型的参数选取不合理导致的预测精度偏低问题,创新性地提出一种利用综合相似度选取相似日、蛇优化算法(SO)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)模型关键参数组合的...
机 构:
华北电力大学环境科学与工程学院;
生态环境部环境规划院;
领 域:
电力工业;
自动化技术;
关键词:
综合相似度;
蛇优化算法;
卷积神经网络;
长短期记忆网络;
光伏发电;
格 式:
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2025年04期
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