基于數(shù)字孿生和深度學(xué)習(xí)的風(fēng)力與光伏發(fā)電預(yù)測方法研究

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關(guān)鍵詞：可再生能源發(fā)電預(yù)測；深度學(xué)習(xí)；數(shù)字孿生技術(shù)

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言（Introduction）

隨著化石燃料資源的日益枯竭與低碳經(jīng)濟(jì)的迫切需求，風(fēng)能、太陽能等可再生能源成為能源轉(zhuǎn)型支柱。智能電網(wǎng)借助人工智能技術(shù)（AD，尤其在小型電網(wǎng)中，能夠確保電能的穩(wěn)定供應(yīng)。盡管傳統(tǒng)能源在發(fā)電效率上具有優(yōu)勢，但是其對環(huán)境造成的負(fù)面影響卻不容忽視。（剩余7200字）