基于特征组合的ECA-TCN光伏发电功率预测模型

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摘 要：为有效挖掘光伏发电功率数据中的有效时序信息，进一步提升光伏发电功率预测效果，提出一种基于多因素融合的高效通道注意力机制（ECA）-时间卷积网络（TCN）预测模型。首先，采用最大互信息系数（MIC）提取光伏发电功率相关特征；其次，使用多项式特征衍生方法融合各相关因素特征，衍生高维特征，进行特征组合；然后，将自适应选择一维卷积核大小的ECA模块与可有效捕捉光伏发电功率数据时序性信息的TCN相结合，搭建ECA-TCN预测模型；最后，采用多个模型进行对比实验。（剩余14002字）

试读结束

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