TY-JOURA2-Chong-Castillo-Rojas、WilsonAU-Bekios-Calfa、JuanAU-Hernández、CesarPY-2023DA-2023光电能预测精确度对增加可再生能源量至为关键,可引入现有电网系统这项工作的目标基础是开发各种计算模型,能对太阳能厂生成光伏生成量作短期预测。实施这些模型时,搭建混合神经网络并存长短期内存或关口复用单元结构,并加浅人工神经网络并加多层感知器结构RNN模型有特殊配置,高效处理时间序列中定序数据工作结果通过受控实验获取,多参数对混合RNN-ANN模型的不同配置三大性能最优模型选取后,经比较分析后,可判定0.97系数和0.17root平均差值判定后数小时光电能生成预测得出的结论是,所拟实施模型功能性强并能够根据光电生成历史数据高精度预测太阳能厂光电生产SN-1110-662XUR-https://doi.org/101155/2023/2592405DO-10.1155/2023/2592405JF-PB-Hindawi KW-ER-