基于Spearman系数和TCN的光伏出力超短期多步预测

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摘 要：研究一种基于Spearman相关系数和改进时间卷积网络（TCN）的超短期多步光伏功率预测方法。首先，采用Spearman相关系数方法对输入的天气特征量进行筛选；然后，构建合适的时间卷积网络使其适配光伏功率预测问题。经过实际的光伏电站数据测试，单步预测模型拟合度为99.41%，预测平均绝对误差为61.04，均优于传统的长短期记忆神经网络（LSTM）。（剩余11352字）

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