【摘 要】
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为进一步提升光伏发电功率预测的效率，提出一种特征融合结合改进时间卷积网络（TCN）的方法进行光伏发电功率预测。用相关系数法对各时序特征进行分析，确定有效输入进行特征融合；改变TCN的膨胀参数和连接方式，提高发电功率预测精度。在华南某地区两个不同发电厂的数据集上，对所提方法与经典算法LSTM、GRU、1D-CNN和TCN进行对比，并取不同天气样本进行测试。结果表明，所提方法能够达到0.982的决定系
【基金项目】
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国家自然科学基金（61763016）； 江西省03专项及5G项目（20204ABC03A15）；
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为进一步提升光伏发电功率预测的效率，提出一种特征融合结合改进时间卷积网络（TCN）的方法进行光伏发电功率预测。用相关系数法对各时序特征进行分析，确定有效输入进行特征融合；改变TCN的膨胀参数和连接方式，提高发电功率预测精度。在华南某地区两个不同发电厂的数据集上，对所提方法与经典算法LSTM、GRU、1D-CNN和TCN进行对比，并取不同天气样本进行测试。结果表明，所提方法能够达到0.982的决定系数，较其他算法有更好的拟合能力；模型的训练时长仅30 s，预测效率有很大提升。
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