26年WP机器人工程 基于Q-CNN-GRU的太阳能光伏发电季节分位数预测3.03-AI20.97_1全日(20767字).docx

WHKJ 大学本科毕业设计I摘 要随着全球能源结构转型和“双碳”目标的推进，光伏发电装机容量日益增加，在整个电力系统中占据越来越重要的地位。然而，光伏功率受云量、气溶胶、温湿度等气象因素影响较强，具有较强的间歇性与波动性，当遇到云层遮挡时其功率骤降幅度甚至达 80%以上，给电网安全稳定运行带来了巨大挑战。通常对确定性点预测方法只能输出一个期望值，无法反映该阶段输入预测结果存在的不确定性，难以满足电力系统调度过程中所需的风险评估和旋转备用决策，因此，研究出能够完成概率分布的光伏功率概率预测方法是十分重要的任务，也是可开展工程应用的研究...