LSTM模型实现光伏发电功率的预测

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1. 项目简介
   本项目旨在通过构建一个基于LSTM（长短期记忆网络）的深度学习模型来预测某个站点的光伏发电功率。背景数据包括站点的风速、温度、湿度、辐射强度等气象因素，以及电力传递的历史数据。通过对这些时间序列特征的学习，模型能够在给定时间窗口内对目标变量“有效功率（kW）”进行精确预测。
   本项目主要分为以下几个部分：首先对数据进行预处理和特征工程，包括填补缺失值、标准化处理和序列数据构建。然后，设计一个自定义的Dataset类，并使用PyTorch的DataLoader模块实现数据加载。模型方面，选用了具有多层LSTM结构的模型架构，配合全连接层来捕捉复杂的时间序列关系。