Volume 2,Issue 8
基于深度学习的光伏功率预测与并网控制技术研究
随着全球能源结构向清洁化转型，光伏发电占比持续提升，但光伏功率受光照、温度等气象因素影响呈强波动性，给电网稳定运行带来挑战。本文聚焦深度学习在光伏功率预测与并网控制中的应用，通过分析现有预测模型（如LSTM、CNN）及并网控制策略的不足，提出融合多源气象数据的深度学习预测框架与协同控制方案。实验表明，该方案可将短期功率预测误差降低至 8% 以内，有效提升光伏并网系统的稳定性与经济性，为高比例光伏接入电网提供技术支撑。
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