Konsep Inti
태양광 발전의 지역 예측을 위한 계층적 시계열 CNN 방법 소개
Abstrak
태양광 발전의 중요성과 예측의 어려움 소개
두 가지 새로운 딥러닝 기반 지역 예측 방법 소개
HTCNN 아키텍처와 예측 전략 설명
서구 호주의 데이터를 사용한 결과 및 비교
Statistik
제안된 HTCNN 기반 방법은 다른 방법보다 6.5%의 예측 오차를 줄이고 40.2%의 예측 기술 점수를 달성했습니다.
Kutipan
"태양광 발전 예측은 에너지 부문의 다양한 이해관계자들에게 중요합니다."
"우리의 결과는 다양한 위치에 있는 많은 태양광 발전 시스템을 다루는 예측 응용에 적합한 것으로 나타났습니다."