塞浦路斯科技大学光伏能源预测项目寻求技术合作

所属行业：能源   所属地区：塞浦路斯   交易价格：100万美元   交易方式：股权投资

项目简介：

塞浦路斯科技大学的光伏能源预测项目由化学工程系主导，联合埃因霍温理工大学和特温特大学的研究团队共同进行，该项目专注于开发用于短时太阳辐射预测的动态数据同化模型，旨在应对太阳能光伏发电带来的电力波动问题。项目组特别关注利用人工神经网络（ANN），尤其是长短期记忆网络（LSTM），进行近未来的太阳能预测，研究团队使用了四年的光伏数据进行模型训练和测试，其中80%的数据用于训练，20%用于测试。

结果显示，单层LSTM网络在预测性能上与更复杂的五层网络相当，其归一化均方根误差（nRMSE）为10.7%，表明简单的LSTM网络在太阳能预测中同样有效。

合作模式：

公司寻找与光伏园区、逆变器制造商或电网技术企业等进行技术合作。