基于熵的雾天冬季光伏发电短期预测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在雾季期间，本论文提出了一种新的模型，通过计算不确定性和应用聚类和改进的保留网络来提高光伏发电的预测精度。
本文提出了一个新的框架，使用LSTM时间序列预测和DDPG多智能体强化学习算法来解决可再生能源不确定性在智能电网中带来的挑战和分布能源管理中的新挑战。该框架旨在实现对批发和零售市场的高效能源管理，并证明其显著提高了载荷服务实体的利润。同时，使用DDPG代理实现人工智能电池充放电，以最大化分布式PV和电池安装用户的利润。
