时域卷积网络在光伏发电功率预测中的应用

【资源摘要信息】: "基于时域卷积网络精细化光伏发电功率预测的研究，旨在解决传统预测方法在精度上的不足。文章作者刘文杰等人提出了一种创新的预测模型，该模型结合了时域卷积网络（Time-Domain Convolutional Network, TDCN），通过整合因果卷积和膨胀卷积来提高预测精度。模型还采用了跨层连接以增强特征学习，并在损失函数中引入了自适应影响因子，优化预测效果。在特征工程方面，将数值气象预报数据与时间特征相结合，构建多特征预测模型。 文章特别关注了光伏发电功率预测的问题，因为光伏电站的输出功率受到诸多因素影响，如太阳辐射强度、温度、云层覆盖等，这些因素具有显著的时间序列特性。传统的预测算法往往未能充分考虑这些动态变化，导致预测结果的不准确。刘文杰等人的研究中，他们利用新疆和华东地区的光伏电站数据进行了对比实验，结果显示，提出的TDCN模型相对于支持向量机（SVM）和无时域特性的神经网络算法，能够显著提高预测精度，验证了新方法的有效性。 该研究受到国家自然科学基金的支持，对于提高可再生能源的利用效率，特别是光伏发电的调度和管理，具有重要的理论和实践价值。通过精确的功率预测，电力系统可以更好地规划电力供应，减少因光伏发电波动性带来的电网稳定性问题，促进清洁能源的广泛应用。" 这篇研究论文详细探讨了如何利用深度学习技术改进光伏发电功率预测，其核心在于设计了一个融合时间序列信息的卷积神经网络模型，通过多特征融合和优化损失函数，提升了预测性能，有助于推动光伏产业的健康发展。