引言:
光伏发电是一种可再生能源,其产出的电力受到天气、季节、时间等多种因素的影响。准确预测光伏发电量对于电力系统的运行和规划具有重要意义。本文将介绍如何使用深度学习技术,具体而言是DNN LSTM网络,来进行光伏发电量的预测。我们提供了完整的代码和数据,供读者直接运行和使用。
代码:
以下是基于Python和TensorFlow库的完整代码示例:
# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from
本文介绍了使用深度学习中的DNN LSTM网络预测光伏发电量的方法,详细阐述了数据预处理、模型构建及代码实现过程。提供完整的Python代码和数据集,便于读者进行实际操作和研究。
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