基于小波包变换与深度学习的超短期光伏功率预测

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收稿日期：2023-01-10

基金项目：国家重点研发计划（2021YFE0190900）；国家自然科学基金（62073136；61833011；62203170）

通信作者：马乐乐（1995—），女，博士、讲师，主要从事迭代学习模型预测控制理论及其应用方面的研究。malele@ncepu.edu.cn

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2023-0033 文章编号：0254-0096（2024）05-0537-10

摘 要：针对光伏功率序列的复杂多变特征，提出一种基于小波包变换（WPT）的门控循环单元（GRU）光伏功率组合预测方法。（剩余15663字）