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摘要。可再生能源目前正经历着有希望的增长，成为减少化石燃料使用产生的污染气体（导致全球变暖）的替代解决方案。为了将这些可再生能源安全地整合到电网系统中，并使电网系统更加稳定，准确预测特定风力发电场的风力发电量和发电时间至关重要。深度学习方法已显示出对复杂和非线性问题（例如时间序列风力发电数据）的良好预测性能。然而，需要进一步研究通过将多个模型与超参数优化相结合来优化深度学习模型，以使这些单个模型获得最佳性能。在本文中，我们提出了一种用于埃塞俄比亚风力发电预测的混合 CNN-LSTM 模型。在构建混合 CNN-LSTM 模型之前，应用贝叶斯优化来调整单个学习器的超参数，包括 1D-CNN 和 LSTM 模型。在从埃塞俄比亚电力公司获得的三个案例研究风力发电数据集上对所提出的模型进行了测试。根据 MAE、RMSE 和 MAPE 评估指标，对于所有案例研究数据，混合模型的表现明显优于基准模型，包括 ANN、RNN、BiLSTM、CNN 和 LSTM 模型。
用于埃塞俄比亚风力发电预测的新型混合 CNN-LSTM
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