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基于机器学习的分布式光伏储能系统预测与调度优化

说明

传统的优化算法如线性规划、非线性规划、整数规划等在分布式光伏储能系统的配置中广泛应用。这些方法通过求解数学模型来获得系统的最优配置参数。线性规划适用于较为简单的优化问题，而非线性规划则可以处理较为复杂的多目标优化问题。虽然这些方法已被广泛应用，但它们在处理大规模、高维度的优化问题时往往面临计算复杂度高、收敛速度慢等问题。

未来的研究将会更加注重系统配置中的多因素综合考虑，例如光伏发电的季节变化、储能技术的进步、电力市场的动态变化以及用户需求的波动等。通过综合考虑这些因素，可以进一步提升系统的