基于可变形卷积神经网络的光伏预测算法分析  

Analysis of PV Prediction Algorithm Based on Deformable Convolution Neural Network

作　　者：党睿蓉 DANG Ruirong(School of Electronic Engineering,Xi'an Petroleum University,Shaanxi 710065,China)

机构地区：[1]西安石油大学电子工程学院,陕西710065

出　　处：《集成电路应用》2023年第3期36-37,共2页Application of IC

摘　　要：阐述一种基于深度学习的光伏发电数据预测方法,将采集的数据进行预处理,提取正样本部分进行重构、归一化和标准化。使用卷积神经网络对历史光伏发电数据进行训练和优化,得到预测模型。This paper describes a photovoltaic power generation data prediction method based on deep learning,which preprocesses the collected data and extracts positive samples for reconstruction,normalization and standardization.The convolution neural network is used to train and optimize the historical photovoltaic power generation data to obtain the prediction model.

关 键 词：数据预测 深度学习 卷积神经网络 数据重构 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]