基于深度学习DNN LSTM网络的光伏发电量预测 完整代码数据 可直接运行

最新推荐文章于 2024-11-12 22:28:36 发布
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分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： 深度学习 dnn lstm
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本文分享了基于深度学习的DNN LSTM网络在光伏发电量预测的应用，提供了一个完整的代码实现，包括数据集，可以直接运行。项目演示视频链接及详细代码下载地址已给出。
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基于深度学习DNN LSTM网络的光伏发电量预测
StyVue的博客
09-20 534
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。总结起来，本文介绍了基于深度学习DNN LSTM网络的光伏发电量预测方法，并给出了完整的代码和数据。通过以上步骤，我们可以得到一个使用DNN LSTM网络进行光伏发电量预测的模型，并对其预测结果进行评估。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。我们使用一个包含2个LSTM层和1个全连接层的模型。最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果的平均误差。
短期光伏发电量短期预测（Python代码，基于SARIMA（季节性自回归移动平均模型）和Prophet工具结合预测未来发电量）
2301_79699110的博客
11-07 2574
读取两个数据集，分别为"Plant_1_Generation_Data.csv"和"Plant_1_Weather_Sensor_Data.csv"，然后对数据进行处理，包括删除不需要的列和格式化日期时间。绘制预测结果与原始数据的对比图，并计算预测性能指标，包括R²分数、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。创建两个图表的子图，一个包含每日产量图和AC & DC功率图，另一个包含每日产量和总产量的图。分析DC功率和时间的关系，绘制前11个源和后11个源的DC功率图。绘制所有源的DC功率图。
深度学习LSTM之预测光伏发电
Network_Engineer的博客
07-12 3316
通过以上两个代码示例，我们了解了如何使用LSTM模型进行时间序列数据的预测，并深入探讨了LSTM模型的工作原理和激活函数的作用。使用Adam优化器和均方误差（MSE）损失函数编译模型，并训练模型20个周期（epochs），每批次处理128个样本。表示返回每个时间步的输出，这对于堆叠的LSTM层是必要的。读取2020年的输入和输出数据，并进行相同的预处理，将数据转换为时间序列结构。将数据转换为时间序列结构，即使用前10个时间步的数据预测下一个时间步的输出。导入必要的库，并加载之前训练好的LSTM模型。
光伏辐照和发电功率数据集
热门推荐
CTSunky的博客
09-08 1万+
本人是哈尔滨工业大学（深圳）的研究生，课题开始时就发现难以找到短时间尺度的开源数据集，现在有了测量设备，把数据分享给有需要的人。 计划是每天4:00-20:00的，以5秒为时间尺度的数据集，每天20点之后更新。因为现在还在调程序，可能数据集还不完整，先放在这，再来改。 有什么需要交流的话可以发邮件，ctsunky@sina.com。 不知道可不可以放百度云的分享地址。。。。 链接：https://pan.baidu.com/s/1iKxKCJ87fAlOoKq_8gk87Q 提取码：qbz0 ..
【光伏预测】基于BP神经网络实现光伏发电功率预测附Matlab代码
算法如诗的博客
06-02 764
【光伏预测】基于BP神经网络实现光伏发电功率预测附Matlab代码
分布式光伏发电计及气象因子及出力预测方法研究（Matlab代码实现）
2201_75454341的博客
12-15 2116
随着气候变化、资源消耗和获取成本增加，可再生能源（太阳能、风能、地热能等）的开发和利用成为全球关注的焦点。光伏发电具有建设周期短、安全可靠、低污染、无噪声、地域限制少等优点，近年来发展十分迅速据国际能源署数据，2016年全球新增光伏装机容量约为75GW，同比增长47截至2016年底，全球太阳能光伏装机容量累计约303GW,较2015年增长32.9%。预计到2021年，全球光伏装机容量累计让近800GW，年复合增率约为6%，占全球电力消耗总量的7%以上,增速放缓并趋于稳定。
【ELM回归预测】基于极限学习机实现气象影响因子光伏出力预测附matlab代码
qq_59747472的博客
01-05 388
针对各分量的不同特性,考虑相应气象因素作为输入,利用ELM神经网络建立不同的预测模型,分别预测各分量值;最后对ELM预测的各分量值求和,从而得到最终预测结果.算例仿真表明,该方法比传统的预测方法具有更高的预测准确度.
毕业设计基于LSTM的短期光伏预测项目python源码含光伏数据集.zip
08-18
【资源说明】 毕业设计基于LSTM的短期光伏预测项目python源码含光伏数据集.zip 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、如果您不是用自己账号在csdn官方下载，而通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！
【基于MATLAB实现LSTM光伏输出功率预测】
weixin_41616302的博客
09-27 3012
基于MATLAB实现LSTM(长短记忆网络)光伏输出功率预测，多输入单输出，可应用于风电以及符合预测
【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型（Matlab代码实现）
2201_75454341的博客
02-04 1652
最后，通过 LSTM 神经网络完成对多变量时间序列和光伏功率序列之间的动态时间建模，构建预测模型，最终实现对光伏输出功率的预测。随着电厂规模的不断扩增，电厂的数据量也呈爆炸式的增长，传统的神经网络光伏功率预测模型［7-10］一方面受电厂来源数据的制约，忽略了部分环境因素对光伏功率的影响［11］ ，缺乏对多元环境序列信息的有效利用；因此，要提高光伏功率预测模型的准确性，不仅要充分利用影响光伏功率的关键环境因素，也要进一步挖掘光伏功率预测与关键环境因素随时间变化的本质特征。行百里者，半于九十。
短时能量matlab代码-p3:光伏系统的概率预测
05-19
短时能量matlab代码光伏系统的概率预测-P3 欢迎使用P3系统 PV的概率预测系统（P3系统）是用于预测PV系统的短期功率输出的工具。 它可以作为： Matlab源代码。 具有图形用户界面（GUI）的可执行软件，您只需将其下载并安装在PC上即可。 想要查询更多的信息， 。 Python代码，将在Raspberry Pi上实现。 想要查询更多的信息， 。 资料下载 访问有关P3系统的所有MATLAB代码。 可以通过运行Main.m获得预测。 所有其他功能也必须存在。 要获取天气预报，请运行AcquireWeather.m 。 您必须提供API密钥才能获得10天的天气预报。 关于守则 下图突出显示了MATLAB代码的输入和输出。 输入数据 为了预测光伏系统的发电功率，必须提供三个输入： （1）天气预报：这是从在线服务提供商处获得的（例如，Weather Underground）。 在此模型中，使用了1天分辨率的10天预测。 预测必须涵盖训练和预测期。 温度和阴天是代码的关键天气参数。 （2）光伏系统参数：包括位置，方向和技术参数。 （3）历史光伏系统的发电：通过连接到光伏模块的能源监控
光伏电站发电量预测数据集（17500条数据）
04-03
训练数据集：光伏发电设备采集信息9000条； 测试数据集：光伏发电设备采集信息8500条。 使用说明：文件中包含以下内容： 表格字段及含义如下： ID:当前记录条数； 板温：光伏电池板背测温度； 现场温度：光伏电站现场温度； 转换效率：为计算得到的平均转换效率； 转换效率A：数据采集点A处的光伏板转换效率； 转换效率B：数据采集点B处的光伏板转换效率； 转换效率C：数据采集点C处的光伏板转换效率； 转换效率D：数据采集点D处的光伏板转换效率； 电压A：为数据采集点A处汇流箱电压值； 电压B：为数据采集点B处汇流箱电压值； 电压C：为数据采集点C处汇流箱电压值； 电压D：为数据采集点D处汇流箱电压值；等等
光伏发电预测（GRU模型，Python代码）
最新发布
V_shouhou6668889的博客
11-12 567
'Clearsky DHI'，和 'Clearsky DNI'， 'Clearsky GHI'分别为是三个光伏电站的表示。数据属性： ‘Year’， 'Month'， 'Day'， 'Hour'， 'Minute'这些是时间。），数据由威普罗有限公司（NYSE：WIT，BSE：507685，NSE：WIPRO）收集。开始位置（2009年1月1日0时0分开始开始）第一个光伏电站的测试集预测值与真实值。第二个光伏电站的测试集预测值与真实值。第三个光伏电站的测试集预测值与真实值。
光伏发电预测（LSTM、CNN_LSTM和XGBoost回归模型，Python代码）
2301_79699110的博客
11-07 2632
一旦结果与预测差距较大，可能存在光伏系统的问题，需要找出原因，然后采取适当措施来修复光伏系统并做出更好的决策。例如，根据准确的预测，光伏系统运营商可以平衡电力消耗，并将多余的电力储备用于紧急情况。然而，光伏系统的发电量估算是一个挑战，因为光伏系统的发电量受到天气条件的极大影响。整个项目文件夹（第一个文件夹为xgboost模型相关的包文件，xg.py是xgboost模型英文注释版本，xg_chinese.py是xgboost模型中文注释版本）表示空气的温度，通常以摄氏度（°C）或华氏度（°F）为单位。
基于LSTM的光伏发电预测
qq_37511129的博客
07-15 1万+
本文是博主的《机器学习》课程的作业，很简单，没有涉及到什么十分高深的内容，最终的实现是调用了库。 我也是一个新手，希望大家多多包容~ 数据我会后面上传，我直接上传原数据，处理数据的过程我感觉也是很有成就感的，大家自己处理数据试试吧！ 数据下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/qq_37511129/11356993 数据处理 首先我们...
【风电预测】基于卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
10-30 716
在过去的几年里，随着可再生能源的快速发展，风电发电成为了一种越来越受关注的清洁能源形式。然而，由于风力发电的不确定性和不稳定性，准确预测风电功率成为了一个重要的问题。为了解决这个问题，研究人员们提出了各种各样的预测模型和算法。在本文中，我们将介绍一种基于卷积神经网络结合长短记忆网络的算法流程，用于实现风电功率的多输入单输出回归预测。这种算法结合了卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM），能够有效地捕捉时间序列数据中的时空特征，并提高预测的准确性。首先，我们需要收集风电场的相关数据。
基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率回归预测模型论文复现——附代码
不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等
02-23 3251
提高光伏功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。本文提出一种经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的5种环境因素，首先利用EMD将环境因素序列进行分解，得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况，降低环境因素序列的非平稳性；其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入的维度；最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模，实现对光伏发电功率的预测。
短期光伏发电量短期预测（Python代码，基于SARIMA（季节性自回归移动平均模型）和Prophet工具
前程算法屋的博客
07-13 1034
短期光伏发电量短期预测（Python代码，基于SARIMA（季节性自回归移动平均模型）和Prophet工具
【负荷预测】基于VMD-SSA-LSTM光伏功率预测【可以换数据变为其他负荷等预测】（Matlab代码实现）
Yan_she_He的博客
04-12 1432
提出了变分模态分解(VMD)和麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)相耦合，建立了光伏预测模型(VMD-SSA-LSTM)。首先利用VMD对历史负荷数据进行分解，然后依据SSA对LSTM的参数进行寻优，并将分解出的负荷分量输入到LSTM神经网络，最后将每个分量的预测值相加，得到光伏负荷预测值，结果表明，与LSTM、VMD-LSTM模型相比，VMD-SSA-LSTM模型的预测精度更高，为开展月径流预测工作提供了一种新的选择。【换上其他数据，可以预测其他负荷预测等】重点学习方法。
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