典型文献
基于时间序列模型的光伏电板发电量预测研究
文献摘要：
光伏发电是实现"碳达峰、碳中和"目标的重要途径之一,而光伏发电功率受自然因素的影响较大.为提高光伏发电功率的预测精度,以某太阳能电厂的发电数据为基础,运用机器学习的方法,通过ARIMA和Prophet模型来预测太阳能电厂未来发电量.经实验证明,2个模型都能达到较好的预测效果.
文献关键词：
光能发电;ARIMA模型;Prophet模型;时间序列;预测
中图分类号：
作者姓名：
金尚柱;薛润
作者机构：
重庆科技学院 智能技术与工程学院,重庆 401331
文献出处：
引用格式：
[1]金尚柱;薛润-.基于时间序列模型的光伏电板发电量预测研究)[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2022(03):104-108
A类：
B类：
时间序列模型,电板,发电量预测,预测研究,而光,光伏发电功率,自然因素,ARIMA,Prophet,光能发电
AB值：
0.268657
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