基于深度神经网络的英国陆上风电场日前发电量预测

研究人员针对英国88个陆上风电平衡机制单元（BMU），开发并训练了多站点深度神经网络（DNN）模型。该模型专门用于解决陆上风电场的日前发电量预测问题，通过整合多站点数据提升预测的准确性与鲁棒性。 模型在次日09:00启动预测流程，生成次日午夜至下一午夜交付日的发电量数据。这一时间点选择直接匹配国家电网系统运营商（NESO）的现行运营日程，确保预测结果符合电力市场实际调度需求。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。