零样本迁移学习在电力预测中的应用

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摘要：准确预测对能源的高效利用和可持续发展至关重要。现有研究多聚焦于能源价格预测，而关于中期（月度）电力生产预测的研究较少。提出一种基于零样本迁移学习的新方法以解决此问题。首先使用包含多种时间序列数据的大规模数据集训练NBEATS神经网络模型，然后将此模型应用于无需额外训练的零样本学习场景中进行电力生产预测。（剩余3905字）

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