尚明大学本科生利用AI提升光伏发电预测性能 登载国际SCIE期刊

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尚明大学工科大学系统半导体工学科本科生利用人工智能（AI）精确预测太阳能发电量的研究成果登上了国际舞台。

该本科生研究团队撰写的论文发表于被科学引文索引扩展版（SCIE）收录的国际权威学术期刊《Sustainability》，为可再生能源领域的下一代预测技术打开了可能性。

尚明大学14日表示，系统半导体工学科4年级学生 Joo Yehan、Kim Dokyun、Noh Youngmin、Choi Jaewon 参与的论文《太阳能发电量时间序列预测中LSTM与ESN模型的性能比较（Performance Comparison of LSTM and ESN Models in Time-Series Prediction of Solar Power Generation）》近日发表于国际权威学术期刊《Sustainability》。

本次研究通过基于人工智能的时间序列分析方法，对作为可再生能源核心的太阳能发电量进行更为精确的预测性能比较。

与传统的长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）模型相比，在对回声状态网络（ESN，Echo State Network）模型结构进行优化后，确认ESN在预测精度和运算效率两方面均展现出优异性能。

研究团队对决定ESN模型性能的关键变量——谱半径、输入噪声、泄漏率（leakage rate）进行了系统化设计，在无需复杂结构的情况下实现了高性能。

由此提出了一种在降低相较既有深度学习模型计算成本的同时，又能提高预测精度的实用模型，因而获得了高度评价。

第一作者 Joo Yehan 学生表示：“作为本科生能够在SCIE级国际学术期刊发表论文，是一项巨大的荣誉，这离不开指导教授的细致指导和团队成员的协作。这项研究让我们亲眼确认了AI技术有望提升可再生能源效率的可能性，意义重大。”

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尚明大学系统半导体工学科教授 Lee Jonghwan 称：“在国际学术期刊发表论文，对于学生研究而言极为罕见，这是热情与毅力的结晶。希望这次经历能成为学生们树立学术自信、提升未来研究能力的基石。”

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