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大数据能力提升项目|学生成果展系列之四

数据派THU 2026-01-27 17:00
文章摘要
背景:光伏发电功率具有波动性和间歇性,接入电网可能带来安全隐患,因此需要提前预测以采取应对措施。研究目的:基于Autoformer、Informer和Transformer模型,开发零成本、低成本和高成本三种预测方法,实现湖北某光伏电站方阵级功率的4小时和24小时滚动预测,填补Transformer系列模型在光伏功率预测中的应用空缺。结论:Informer和Transformer的整体表现优于Autoformer;综合考虑指标和工业需求,建议4小时预测使用15分钟间隔的Transformer模型,24小时预测使用60分钟间隔的Transformer模型。
大数据能力提升项目|学生成果展系列之四
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