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Enhanced Photovoltaic Power Forecasting: An iTransformer and LSTM-Based Model Integrating Temporal and Covariate Interactions
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新模型，结合iTransformer和LSTM，解决光伏发电预测中目标变量与协变量的复杂关系及时间动态交互问题。该模型通过交叉注意机制融合特征，显著提高了预测准确性，尤其在季节变化中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种新模型，结合iTransformer和LSTM，解决光伏发电预测中目标变量与协变量的复杂关系。
- 该模型通过交叉注意机制融合特征，显著提高了预测准确性。
- 模型在季节变化中的表现尤为优异，适应了时间动态与多变量数据的交互问题。
- 准确的光伏发电预测对于可再生能源的并网和实时能源管理至关重要。
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