A012-LSTM模型实现光伏发电功率的预测完整数据集200行代码详细注释
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A012-LSTM模型实现光伏发电功率的预测完整数据集200行代码详细注释
A012-LSTM模型实现光伏发电功率的预测完整数据集200行代码详细注释
飞书用户9071飞书用户67033月18日修改
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【购买前必看】
1、关于我们
深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。
我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。
2、关于项目
我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。
3、售后承诺
包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。
支持二次修改，所有项目都是我们自己写的，改起来也非常容易。
加急定制1-2天可完成，这就是实力证明，远程验收满意后再付全款！
所有客户终身售后。兼职的人家都有主业，谁愿意持续服务你？
项目包截图：
更换数据或其他模型可单独联系我们微信：zzgcz_com。
类似模型升级项目参见：A321-基于xgboost和lstm+attention创新对比的风机发电数据预测
1. 项目简介
本项目旨在通过构建一个基于LSTM（长短期记忆网络）的深度学习模型来预测某个站点的光伏发电功率。背景数据包括站点的风速、温度、湿度、辐射强度等气象因素，以及电力传递的历史数据。通过对这些时间序列特征的学习，模型能够在给定时间窗口内对目标变量“有效功率（kW）”进行精确预测。
本项目主要分为以下几个部分：首先对数据进行预处理和特征工程，包括填补缺失值、标准化处理和序列数据构建。然后，设计一个自定义的Dataset类，并使用PyTorch的DataLoader模块实现数据加载。模型方面，选用了具有多层LSTM结构的模型架构，配合全连接层来捕捉复杂的时间序列关系。通过PyTorch的Adam优化器对均方误差（MSE）损失函数进行最小化，并使用交叉验证来评估模型的表现。在训练过程中，对模型参数进行优化，最后通过测试集对模型进行验证，并绘制预测结果与实际值的对比图。此项目适用于预测时间序列数据中的连续值，并能够为未来的光伏发电预测或其他类似场景提供借鉴。
2.技术创新点摘要