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應用集成式學習方法之短期太陽能發電預測

為了解決DLR stock的問題，作者李承侑 這樣論述：

致謝 i中文摘要 ii英文摘要 iii目錄 v圖目錄 vii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2 文獻回顧 21.3 論文架構 4第二章 太陽能發電預測方法原理與結構 62.1 基於衛星雲圖之太陽能發電預測方法 62.1.1 Heliosat 62.1.2 雲族分類法 72.2 深度學習預測方法 112.2.1 深度神經網路(Deep Neural Network, DNN) 112.2.2 長短期記憶遞迴神經網路 142.2.3 雙向長短期記憶遞迴神經網路 192.2.4 Gated Recurrent Unit (GRU) 202.

2.5 集成式學習 (Ensemble Learning) 252.3 梯度優化器 272.3.1 SGDM 282.3.2 RMSProp 292.3.3 ADAM 292.3.4 基於不同梯度優化器之優化結果 31第三章 太陽能發電預測方法操作 323.1 即時太陽能發電功率預測 323.1.1 Heliosat實現方法 343.1.2 雲族分類法 353.1.3 深度學習預測方法 383.1.4 太陽能發電功率轉換 433.2 小時前太陽能發電功率預測 443.2.1 天氣資料概述與資料前處理 463.2.2 深度神經網路模型架構 543.3 訓練與驗證

程序 603.4 太陽能發電案場敘述與環顧 63第四章 即時太陽能發電功率預測分析與探討 664.1 即時太陽能發電功率預測結果 664.2 預測結果分析與探討 84第五章 小時前太陽能發電功率預測分析與探討 875.1 小時前發電功率預測 875.1.1 基於不同深度神經網路之預測結果 885.1.2 基於天氣資料與集成式學習之預測結果 1005.2 預測結果分析與探討 111第六章 結論與未來工作 1216.1 結論 1216.2 未來工作 121參考文獻 123