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  1. RESEARCH · CL_143685 ·

    深度学习模型在光伏发电预测中对天气预报误差表现出韧性

    一项新研究评估了包括PatchTST、GRU、N-HITS和LightGBM在内的各种深度学习模型在数值天气预报(NWP)数据存在误差时对这些误差的鲁棒性。该研究引入了一个物理约束框架来模拟这些误差并评估它们对光伏(PV)发电预测的影响。研究结果表明,与表格模型相比,序列模型在噪声过滤和时间鲁棒性方面表现更优,尤其是在显著的扰动水平下。SHAP和Integrated Gradients等技术揭示,模型可以将其预测依赖从损坏的未来预测转…