深度学习技术在光伏预测中的应用：DeepFM-LSTM模型

资源摘要信息:"基于DeepFM-LSTM的分布式光伏发电量预测源代码是一套利用深度学习技术，特别是深度因子分解机（DeepFM）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的模型，用于预测分布式光伏发电系统的发电量。该代码通过处理和分析光伏发电的历史数据，结合时间序列预测的深度学习算法，旨在提升光伏发电量预测的准确性。 DeepFM是结合了深度学习和因子分解机两种技术的优点，能够有效学习特征的隐式非线性关系及特征的交互作用。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够处理和预测时间序列数据中的长距离依赖问题，适合捕捉光伏发电量随时间变化的模式。 在光伏发电量预测领域，DeepFM-LSTM模型可以处理包含多种天气因素、时间序列以及历史发电数据等高维度和复杂的数据集。其通过特征工程学习到的非线性模式，结合LSTM处理时序数据的能力，从而能够更准确地预测未来的发电量。 应用该源代码需要有良好的机器学习与深度学习基础，同时熟悉Python编程语言以及数据处理的相关库，如NumPy、Pandas等。此外，还需要一定的数据科学工具和深度学习框架支持，如TensorFlow或PyTorch。 该模型的使用和部署可以依托云计算或本地服务器进行，确保有足够的计算资源以支持大规模数据处理和模型训练。预测结果可以用于优化光伏系统的运维管理，提前做好能源调度和存储，以及为电力市场提供定价参考。 源代码的文件名称列表中，pv-deep-fm-lstm-model-master暗示了该代码库可能是一个包含master分支的Git版本控制系统项目。项目文件可能包括模型定义、数据预处理脚本、训练和评估代码，以及可能的用户文档和配置文件。" 该模型的使用和部署可以依托云计算或本地服务器进行，确保有足够的计算资源以支持大规模数据处理和模型训练。预测结果可以用于优化光伏系统的运维管理，提前做好能源调度和存储，以及为电力市场提供定价参考。 源代码的文件名称列表中，pv-deep-fm-lstm-model-master暗示了该代码库可能是一个包含master分支的Git版本控制系统项目。项目文件可能包括模型定义、数据预处理脚本、训练和评估代码，以及可能的用户文档和配置文件。