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术语 光伏发电系统概述 光伏发电系统的构成与工作原理 光伏发电系统主要部件简介 发电量计算 产品介绍 系统安装 安全说明 故障排除 产品认证 产品保修 常见问题解答与维护 光伏电站的运行维护 光伏电站的建设等

受天气状况、辐照度、温度、湿度等气象因素的影响，光伏系统的输出具有很强的非线性和非平稳性的特点，光伏发电量预测精度较低。该文根据光伏系统的历史发电数据和实际气象数据，采用模糊识别与RBF神经网络相结合的方法，实现光伏系统发电量的短期预测。首先对影响预测结果的气象因素进行分析，然后按天气类型进行分类，对不同的天气类型分别建立模型进行训练，最后利用此模型预测未来的光伏系统发电量，并通过实验仿真验证。预测结果表明，该方法不但减少了模型所需样本数量而且提高了预测的精度，具有一定的科研价值。

接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。 文章目录1. CNN-LSTM1.1 CNN 模型1.2 完整代码 1. CNN-LSTM 1.1 CNN 模型 卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。 CNN不直接支持序列输入；相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。然后可以由LSTM解码器解释这些内容。CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，尽管将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。 为简化示例，重点放在具有单变量输

汽机发电量计算