TY -的A2 -魏,春AU -侯赛因,图盟——汗,Zulfiqar Ahmad AU -侯赛因,Tanveer盟——Ullah Fath U Min盟-ρ,Seungmin盟——Baik唱钟旭PY - 2022 DA - 2022/10/05 TI -混合深度上优于网络光伏发电预测SP - 7040601六世- 2022 AB -高效的能量分布,微型电网(MG)提供重要的援助主要网格和作为电力生产和消费之间的桥梁。可再生能源发电资源,尤其是光伏(pv),被认为是作为一种清洁的能源,但高度复杂、波动和间歇性自然使他们的预测具有挑战性。因此,一个可靠的、优化和一个健壮的预测方法部署在MG客体化这些挑战提供准确的可再生能源生产预测和建立一个精确的匹配在MG发电和消费。此外,它可以确保有效的计划、操作和收购从主电网的优势或劣势的能量,分别。因此,在这项工作中,我们开发一个端到端的混合网络自动光伏功率预测,包括三个基本步骤。首先,数据预处理执行规范化、删除离群值,并突出处理缺失值。接下来,时间特性提取使用深度顺序造型方案,其次是通过卷积神经网络空间特征的提取。这些特性是美联储为最佳光伏功率预测完全连接层。在第三个步骤中,该模型评估公开光伏发电数据集,其性能显示低错误率相比,最先进的方法。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2022/7040601——10.1155 / 2022/7040601 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性