为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
高精度光伏出力预测有助于电力系统的安全经济运行。为了提高光伏出力短期预测精度，提出了一种考虑空间相关性采用长短期记忆神经网络的预测方法。首先在周边光伏电站中依据光伏序列的延迟相关性选取参考电站。在此基础上，研究光伏出力随机性部分持续时间的概率分布，并据此分时段对其进行空间相关性分析，选择与目标电站相关性较强的光伏序列。然后结合目标电站气象数据的主成分分析结果、历史光伏数据以及空间相关性分析后得到的光伏序列，构建LSTM神经网络模型并预测光伏出力。通过与传统方法对比，验证了所提预测方法的有效性。