Deep hybrid CNN–biLSTM model for accurate solar photovoltaic power forecasting: A comparative study with classical and neural models

Accurate short-term forecasting of solar photovoltaic (PV) power is essential for grid stability and renewable energy integration, but remains challenging due to the inherent variability and intermittency of solar generation. This paper introduces a hybrid model that combines a Convolutional Neural...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Mohamed Nadour, Abdelhalim Rabehi, Nadji Hadroug, Mawloud Guermoui, Imad Eddine Tibermacine, Abdullah K. Alanazi, Mustapha Habib, Abdelaziz Rabehi
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Elsevier 2026-06-01
Loạt:	Energy Reports
Những chủ đề:	Artificial neural networks Bidirectional LSTM Convolutional neural network Deep learning Solar power forecasting Renewable energy prediction
Truy cập trực tuyến:	http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352484726000880
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!