深度学习在光伏发电功率预测系统中的应用

资源摘要信息: "基于深度学习的光伏发电功率预测系统源码(含前端+后端)+项目说明.zip" 本资源包含了一个完整的光伏发电功率预测系统，该系统基于深度学习算法构建，旨在为电力公司和光伏发电业主提供辅助决策和风险预测的能力。系统的前端和后端源码以及项目说明文档都被封装在了这个压缩包中。 ## 标题知识点 1. **光伏发电功率预测系统**：系统通过预测未来光伏发电的功率，帮助电力系统管理人员和光伏电站业主更好地进行电力调度和资源利用，减少并网带来的不稳定性。 2. **深度学习算法**：利用深度学习技术分析和学习历史光伏发电数据，以建立准确的功率预测模型。 3. **数据提取、统计与分析能力**：系统具备强大的数据处理能力，能够从大量数据中提取有价值的信息，并进行统计和分析。 4. **数据可视化展示**：系统将分析结果以可视化的方式呈现，使用户能够直观理解数据相关性和影响性。 ## 描述知识点 1. **项目背景**：光伏发电的波动性和间歇性特点增加了并网系统的不稳定性，因此需要有效的预测模型来降低这些影响。 2. **项目目的**：设计一个短期光伏发电功率预测模型，旨在提升并网后的电力系统安全性和稳定性，提高电能资源的利用率。 3. **技术选型（Technics）**： - **主要语言**：Python（后端和算法模型），Java（后端），Vue（前端）。 - **后端技术**：Spring Boot框架和MySQL数据库。 - **算法技术**：Keras和Sci-kit Learn库。 - **前端技术**：Vue框架。 4. **项目架构**：采用B/S架构，后端算法模型处理数据并提供数据接口，前端负责展示和用户交互。 5. **研究成果（Results）**： - **光伏发电功率预测模型**：使用Keras库中的梯度提升模型（GBR）进行预测，并利用joblib固化模型。模型预测准确率不低于80%，评分达到94.7%。 - **Web系统搭建**：包括实时数据动态展示、数据分析功能、数据预测和辅助决策功能。 ## 标签知识点 1. **课程大作业**：资源适合作为学生课程设计、大作业的实践项目。 2. **毕业设计**：系统可以作为学生的毕业设计项目，为学生提供从理论到实践的完整案例。 3. **期末大作业项目**：适用于计算机相关专业学生的期末项目，帮助学生巩固所学知识。 4. **课程设计作品**：作为课程设计的成果展示，强调了理论与实践的结合。 5. **光伏发电功率预测系统**：直接强调系统的主要功能和应用领域。 ## 压缩包子文件的文件名称列表知识点 1. **项目说明.md**：包含对整个项目的详细描述和使用说明，是用户理解和运行系统的关键文档。 2. **backend**：包含系统的后端源码，后端负责处理数据和业务逻辑，是系统的核心部分。 3. **frontend**：包含系统的前端源码，前端负责用户界面和交互，提供了良好的用户体验。 通过以上知识点的概述，可以发现本资源的丰富性和实用性，不仅可以作为学习和实践深度学习与数据可视化项目的工具，也为电力系统优化和光伏发电管理提供了技术支撑。