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基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比

2022-12-20 16:34:57 2382 逆变器直流电传感器

0 1、基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比　　时间序列预测是一个经常被研究的话题，我们这里使用使用两个太阳能电站的数据，研究其规律进行建模。首先将它们归纳为两个问题来解决这些问题：　　是否有可能识别出性能欠佳的太阳能组件？　　是否可以预报两天的太阳能发电量？　　在继续回答这些问题之前，让我们先了解太阳能发电厂是如何发电的。　　上图描述了从太阳能电池板模块到电网的发电过程。太阳能通过光电效应直接转化为电能。当硅（太阳能电池板中最常见的半导体材料）等材料暴露在光线下时，光子（电磁能量的亚原子粒子）被吸收并释放自由电子，从而产生直流电（DC）。使用逆变器，直流电被转换成交流电（AC）并发送到电网，在那里它可以被分配到家庭。基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比.pdf (816.04 KB, 下载次数: 1 ) 作者：Amit Bharadwa 3
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