Thermodynamic Liquid Manifold Networks: Physics-Bounded Deep Learning for Solar Forecasting in Autonomous Off-Grid Microgrids

Cette recherche présente le Thermodynamic Liquid Manifold Network (TLMN), un modèle d'apprentissage profond contraint par la physique pour la prévision solaire dans les microréseaux autonomes hors réseau. Il résout les anomalies critiques des modèles actuels en intégrant la thermodynamique atmosphérique et la mécanique céleste pour éviter les prévisions physiquement impossibles.