20、社交媒体情感分析与太阳能发电预测：技术与应用

社交媒体情感分析与太阳能发电预测：技术与应用

社交媒体情感分析

随着社交媒体用户数量的日益增长，人们渴望了解关于疫情和 COVID - 19 的真实观点并分享真实数据。Twitter 作为备受信赖的社交媒体应用，成为了信息传播的重要平台，人们在上面分享健康紧急情况、阳性病例、疫苗及其优势等内容。大部分人支持政府决策，并且在疫情期间借助相关系统维持了心理稳定。

情感分析能够帮助获取用户的情感和极性。在进行情感分析时，首先要对数据进行预处理，之后借助 Standford coreNLP 进行处理。这是一个基于 Java 的库，它会为数据分配整数值，其中 5 表示最高的积极程度，0 表示消极程度。通过这个系统，我们可以根据关键词来判断其积极或消极程度。预处理、分析和数据都会存储在 SaaS 应用中。

为了验证分析结果，还会采用 unigrams、bigrams、trigrams 等技术，这些技术在精度、召回率和 F1 分数方面能为极性判断提供更好的结果。未来，我们有望从 Twitter 提取实时数据，并利用 Python 和 R 深入洞察数据。

太阳能发电预测

在能源管理系统中，大数据和深度学习等先进技术正被广泛应用以提高能源效率。太阳能作为住宅、工业和商业应用中重要的能源形式，由于其受天气条件影响，具有交替性的特点，这给能源预测带来了挑战。在实际的太阳能发电厂中，太阳能发电可能会下降超过 25%，这限制了并网光伏系统的发展。因此，准确的发电预测在微电网系统的能源管理中至关重要。

目前，太阳能发电预测的方法主要分为以下四类：
- 统计方法 ：依赖历史时间序列数据的驱动方法。