基于深度学习DNN LSTM网络的光伏发电量预测

随着可再生能源的快速发展，光伏发电作为其中之一的重要组成部分，其发电量预测对于电网调度、能源计划和经济运营至关重要。深度学习技术在时间序列预测中取得了显著的成果，而DNN LSTM网络是其中一种常用的模型。本文将介绍基于深度学习DNN LSTM网络的光伏发电量预测方法，并提供完整的代码和数据，供读者参考和运行实验。

首先，我们需要准备数据集。在光伏发电量预测中，常用的数据包括日期时间和光伏发电量。为了简化示例，我们使用一个虚构的数据集，包含每天的日期和相应的光伏发电量。数据集的格式如下：

日期       光伏发电量（kWh）
2019-01-01   100
2019-01-02   200
2019-01-03   150
...

接下来，我们将使用Python语言和Keras库构建DNN LSTM模型。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers