针对光伏电站的发电出力时序数据、天气历史数据、天气预报数据等,采用特征提取、关联分析、时间序列分析以及人工智能技术,对光伏电站未来发电出力进行精准预测。
1.使用torch的lstm网络进行时序化的特征融合,采用预训练模型的形式,消除单个场站的数据噪声,提高模型精度。在全国省级调度比赛中,获得第八名成绩
2.比赛项目单人完成,由数据预处理,模型训练和推理,再到flask web部署,全程一个人完成
3.能够有效提升发电量的准确度。
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行业分类
人工智能
针对光伏电站的发电出力时序数据、天气历史数据、天气预报数据等,采用特征提取、关联分析、时间序列分析以及人工智能技术,对光伏电站未来发电出力进行精准预测。
1.使用torch的lstm网络进行时序化的特征融合,采用预训练模型的形式,消除单个场站的数据噪声,提高模型精度。在全国省级调度比赛中,获得第八名成绩
2.比赛项目单人完成,由数据预处理,模型训练和推理,再到flask web部署,全程一个人完成
3.能够有效提升发电量的准确度。
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