人工智能技术在风力与光伏发电数据挖掘及功率预测中的应用综述

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随着全球可再生能源需求的持续增长，如何高效、智能地管理和预测可再生能源发电已成为能源领域的关键研究课题。探讨了人工智能技术在可再生能源发电中多维数据处理和智能预测方面的应用，并重点分析了其在处理复杂且具有高可变性的数据中的作用。首先，从气象条件和时空特征的角度研究了多维特征挖掘技术在风能和太阳能发电数据处理中的作用。其次，系统性地分析了在不同时空尺度和多场景下应用的智能预测技术，特别聚焦于机器学习和深度学习模型，这些模型因在处理非线性、高维数据时的优异表现而备受关注。最新研究成果的全面分析验证了这些技术在提升风能和太阳能发电预测准确性和效率方面的显著优势。此外，深入探讨了当前技术的优势与局限，并展望了未来的发展方向，尤其强调了提升智能预测模型鲁棒性、实时性及其在不同场景下适应能力的重要性。这些研究为进一步推动可再生能源领域的发展提供了理论依据和实践指导。