基于殘差-密集連接-雙向長短期記憶融合網(wǎng)絡(luò)的光伏出力短期預(yù)測隨著可再生能源的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，光伏發(fā)電作為一種清潔、可持續(xù)的能源來源，受到了廣泛關(guān)注。為了更好地利用和管理光伏發(fā)電系統(tǒng)，對光伏出力進行準(zhǔn)確預(yù)測變得至關(guān)重要。短期預(yù)測在電力系統(tǒng)運行、電力市場交易以及維護和調(diào)度等方面發(fā)揮著重要作用。因此，本文旨在利用基于殘差-密集連接-雙向長短期記憶（Residual-Dense-Connected-BiLSTM，RD-C-BiLSTM）融合網(wǎng)絡(luò)，對光伏出力進行短期預(yù)測。

首先，介紹光伏發(fā)電系統(tǒng)的特點和問題。光伏發(fā)電系統(tǒng)受天氣、季節(jié)、時間等多種因素的影響，導(dǎo)致光伏出力具有較大的波動性和不確定性。這給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來了挑戰(zhàn)。因此，準(zhǔn)確預(yù)測光伏出力的變化趨勢對電力系統(tǒng)具有重要意義。

然后，詳細介紹RD-C-BiLSTM融合網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理。RD-C-BiLSTM網(wǎng)絡(luò)是一種基于深度學(xué)習(xí)的時序預(yù)測模型，具有一定的靈活性和強大的學(xué)習(xí)能力。它采用了殘差模塊和密集連接模塊來加強模型的基本建模能力。同時，引入了雙向長短期記憶（BiLSTM）模塊來提取時間序列數(shù)據(jù)的時態(tài)信息，更好地捕捉序列數(shù)據(jù)的依賴關(guān)系。

接著，詳細描述預(yù)測模型的建立和訓(xùn)練過程。首先，收集并預(yù)處理光伏發(fā)電系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，包括光照強度、溫度、發(fā)電功率等相關(guān)信息。然后，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集。為了提高模型的泛化能力，采用交叉驗證的方法進行模型評估。接下來，根據(jù)RD-C-BiLSTM網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，構(gòu)建模型并進行參數(shù)初始化。利用訓(xùn)練集進行模型訓(xùn)練，并通過最小化損失函數(shù)來優(yōu)化模型的參數(shù)。最后，在測試集上進行模型的性能評估。

最后，對比實驗結(jié)果并進行分析。通過與其他常用預(yù)測算法進行比較，評估RD-C-BiLSTM網(wǎng)絡(luò)在光伏出力短期預(yù)測方面的性能和優(yōu)勢。實驗結(jié)果表明，RD-C-BiLSTM網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測精度、穩(wěn)定性和魯棒性等方面具有明顯的優(yōu)勢，能夠較好地解決光伏出力預(yù)測中的問題，并提供了一種有效的方法。

綜上所述，本文提出了一種基于RD-C-BiLSTM融合網(wǎng)絡(luò)的光伏出力短期預(yù)測方法。通過利用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，結(jié)合殘差模塊、密集連接模塊和雙向長短期記憶模塊，提高了預(yù)測模型的泛化能力和適應(yīng)性。實驗結(jié)果表明，該方法在光伏出力短期預(yù)測方面具有較好的性能和應(yīng)用潛力，有助于電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行和智能調(diào)度管理。未來，還可以進一步優(yōu)化和改進該方法，并推廣應(yīng)用于實際工程中，促進光伏發(fā)電的智能化和可持續(xù)發(fā)展本文提出了一種基于RD-C-BiLSTM融合網(wǎng)絡(luò)的光伏出力短期預(yù)測方法。通過照強度、溫度、發(fā)電功率等相關(guān)信息，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，并采用交叉驗證的方法進行模型評估。利用訓(xùn)練集進行模型訓(xùn)練，并通過最小化損失函數(shù)來優(yōu)化模型的參數(shù)。在測試集上進行性能評估，結(jié)果表明RD-C-BiLSTM網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測精度、穩(wěn)定性和魯棒性等方面具有明顯的優(yōu)勢。與其他常用預(yù)測算法相比，RD-C-BiLSTM網(wǎng)絡(luò)能夠較好地解決光伏出力預(yù)測中的問題，并提供了一種有效的方法。通過利用深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，結(jié)合殘差模塊、密集連接模塊和雙向長短期記憶模塊，提高了預(yù)測模型的泛化能力和適應(yīng)性。