基于可解释性深度学习的太阳辐射强度预测

摘要： 准确预测太阳辐射强度（SI）对电力调度和光伏选址至关重要。随着高性能计算机和大容量存储设备的发展，基于数据驱动的深度学习模型在SI预测领域获得广泛关注，然而，深度学习模型的“黑箱”特性在物理解释性上的缺失，限制了其在特定场合的应用可信度。为了在保持预测精度和模型结构不变、不增加计算复杂度的前提下，提升模型的可解释性，构建了一个基于长短时记忆（LSTM）神经网络的模型。其性能比传... （共9页）