清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Accurate one step and multistep forecasting of very short-term PV power using LSTM-TCN model

计算机科学 调度(生产过程) 气象学 期限(时间) 时间序列 人工智能 机器学习 数学 数学优化 地理 物理 量子力学
作者
Tariq Limouni,Reda Yaagoubi,K. Bouziane,Khalid Guissi,El Houssain Baali
出处
期刊:Renewable Energy [Elsevier BV]
卷期号:205: 1010-1024 被引量:170
标识
DOI:10.1016/j.renene.2023.01.118
摘要

Accurate PV power forecasting is becoming a mandatory task to integrate the PV plant into the electrical grid, scheduling and guaranteeing the safety of the power grid. In this paper, a novel model to forecast the PV power using LSTM-TCN has been proposed. It consists of a combination between Long Short Term Memory and Temporal Convolutional Network models. LSTM is used to extract the temporal features from input data, then combined with TCN to build the connection between features and outputs. The proposed model has been tested using a dataset that includes historical time series of measured PV power. The accuracy of this model is then compared to LSTM and TCN models in different seasons, time periods forecast, cloudy, clear, and intermittent days. For one step forecasting, the results show that our proposed model outperforms the LSTM and TCN model. It has carried out a reduction of 8.47%, 14.26% for the autumn season, 6.91%,15.18 for the winter season, 10.22%,14.26% for spring season and 14.26%, 14.23% for the summer season on the Mean Absolute Error compared with LSTM, TCN. For multistep forecasting, LSTM-TCN surpassed all compared models in different time periods forecast from 2 steps to 7 steps PV power forecasting.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
淡然一德完成签到,获得积分10
11秒前
清秀灵薇完成签到,获得积分10
14秒前
mathmotive完成签到,获得积分20
17秒前
丁老三完成签到 ,获得积分10
17秒前
fei完成签到 ,获得积分10
31秒前
三个气的大门完成签到 ,获得积分10
39秒前
幽默滑板完成签到,获得积分10
46秒前
郭俊秀完成签到 ,获得积分10
54秒前
胡可完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
梵莫发布了新的文献求助10
1分钟前
Wen完成签到 ,获得积分10
1分钟前
云下完成签到 ,获得积分10
1分钟前
aaiirrii完成签到,获得积分10
1分钟前
浚稚完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Sandy应助土豆··采纳,获得20
2分钟前
WittingGU完成签到,获得积分0
2分钟前
仁和完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
噼里啪啦完成签到 ,获得积分10
3分钟前
小龙仔123完成签到 ,获得积分20
3分钟前
大水完成签到 ,获得积分10
3分钟前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
3分钟前
通科研完成签到 ,获得积分10
3分钟前
aq22完成签到 ,获得积分10
3分钟前
xdd完成签到 ,获得积分10
3分钟前
风华完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
herpes完成签到 ,获得积分10
3分钟前
GGBond完成签到 ,获得积分10
4分钟前
livinglast完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
Rondab应助雪山飞龙采纳,获得10
4分钟前
梵莫完成签到,获得积分10
4分钟前
sherry完成签到 ,获得积分10
4分钟前
Young完成签到 ,获得积分10
4分钟前
xue完成签到 ,获得积分10
4分钟前
丘比特应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
林利芳完成签到 ,获得积分0
5分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968521
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513341
关于积分的说明 11167298
捐赠科研通 3248700
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794434
邀请新用户注册赠送积分活动 875030
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664