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基于对称CNN-LSTM网络的太阳辐照度超短期预测研究
基于对称CNN-LSTM网络的太阳辐照度超短期预测研究
摘要：太阳辐照度的准确预测对于太阳能发电系统的优化和电力系统的稳定运行具有重要意义。本论文提出一种基于对称CNN-LSTM网络的太阳辐照度超短期预测方法，该方法能够有效地捕捉太阳辐照度时间序列中的时空关系并进行准确的预测。通过对公开的太阳辐照度数据集进行实验，结果表明本方法在太阳辐照度预测任务上具有较好的性能。
关键词：太阳辐照度预测、对称CNN-LSTM网络、超短期预测、时空关系
1.引言
太阳能发电是可再生能源中的重要组成部分，太阳辐照度的准确预测对于太阳能发电系统的优化和电力系统的稳定运行具有重要意义。然而，太阳辐照度的预测具有一定的难度，因为太阳辐照度受到多种因素的影响，如天气、季节、地理位置等。因此，开发一种准确预测太阳辐照度的方法具有重要的研究意义。
2.相关工作
目前，太阳辐照度预测已经成为一个热门的研究领域，许多方法被提出用于解决这一问题。传统的统计方法和物理模型通常只考虑一些已知的因素，无法准确预测太阳辐照度的时空分布。近年来，随着深度学习的兴起，一些基于神经网络的方法被应用于太阳辐照度预测任务。
3.方法介绍
本论文提出一种基于对称CNN-LSTM网络的太阳辐照度超短期预测方法。对称CNN-LSTM网络能够同时考虑太阳辐照度的时空关系，并通过卷积层和LSTM层进行特征学习和时间序列建模。具体地，我们首先使用卷积层对太阳辐照度数据进行特征提取，然后使用LSTM层进行时间序列建模和预测。为了进一步提高预测性能，我们引入了对称卷积和残差连接技术，使网络能够更好地捕捉时空关系。
4.实验设计与结果分析
我们使用公开的太阳辐照度数据集进行实验，将数据集分为训练集和测试集。为了验证本方法的有效性，我们与其他几种预测方法进行了比较，包括传统的统计方法和基于神经网络的方法。实验结果表明，本方法在太阳辐照度预测任务上具有较好的性能，能够准确预测太阳辐照度的时空分布。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于对称CNN-LSTM网络的太阳辐照度超短期预测方法，并通过实验证明了其有效性。未来的工作可以进一步探索其他深度学习模型和方法，并考虑其他因素对太阳辐照度的影响，提高太阳辐照度预测的准确性和可靠性。
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