基于lstm的光伏发电预测

基于LSTM的光伏发电预测也是一种常见的预测方法。LSTM是一种递归神经网络，可以很好地处理时间序列数据。在光伏发电预测中，我们可以将历史的光伏发电数据和相关的天气、光照、温度等因素作为输入序列，将未来一段时间内的光伏发电作为输出序列，然后用LSTM模型进行训练。

训练好的LSTM模型可以用来预测未来一段时间内的光伏发电情况。具体来说，我们可以将未来一段时间内的天气、光照、温度等因素输入到模型中，然后通过模型输出未来一段时间内的光伏发电预测值。

需要注意的是，为了保证预测的准确性，我们需要选择合适的历史数据作为训练集，并且对输入数据进行合理的预处理和特征提取。此外，我们还需要不断优化模型的参数和结构，以提高模型的预测能力。