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| 基于Spearman系数和TCN的光伏出力超短期多步预测 | |
| 作者姓名： | 吴珺玥 赵二刚 郭增良 张亚萍 张建军 |
| 作者单位： | 1. 南开大学电子信息与光学工程学院;2. 薄膜光电子技术教育部工程研究中心;3. 天津市光电子薄膜器件与技术重点实验室;4. 天津绿动未来能源管理有限公司 |
| 摘 要： | 研究一种基于Spearman相关系数和改进时间卷积网络（TCN）的超短期多步光伏功率预测方法。首先,采用Spearman相关系数方法对输入的天气特征量进行筛选;然后,构建合适的时间卷积网络使其适配光伏功率预测问题。经过实际的光伏电站数据测试,单步预测模型拟合度为99.41%,预测平均绝对误差为61.04,均优于传统的长短期记忆神经网络（LSTM）。 |
| 关 键 词： | 光伏发电 预测 神经网络 数据处理 时间序列 |