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申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司四平供电公司;四平电力设备制造安装有限公司
摘要：一种基于改进门控循环单元网络的农网光伏发电预测方法，属于农网光伏发电预测技术领域，包括对光伏发电数据进行处理，获得标准数据集；构建GRU神经网络，将训练集输入进行参数训练，将测试集输入训练后的神经网络获得光伏发电预测值，将预测值与真实值进行比较，利用梯度下降算法将该误差进行逆向传播，求出每个参量的梯度，根据梯度的变化，反复更新GRU神经网络的各项指标；利用粒子群算法优化GRU神经网络的超参数，利用优化后模型对光伏发电进行预测，获得光伏发电预测值。本发明利用粒子群优化算法对超参量寻找最优组合，省去前期繁复的人工调参过程，以减少试验次数，提高预测效果，解决了现有技术不能快速准确地预测光伏发电情况。
主权项：1.一种基于改进门控循环单元网络的农网光伏发电预测方法，其特征是：包括以下步骤：步骤一、对光伏发电数据进行处理，首先对异常数据进行判别和修正，之后对数据做归一化处理，获得标准数据集；步骤二、构建GRU神经网络，将训练集输入进行参数训练，将测试集输入训练后的神经网络获得光伏发电预测值，将预测值与真实值进行比较，对比得出的误差作为基础，利用梯度下降算法将该误差进行逆向传播，求出每个参量的梯度，根据梯度的变化，反复更新GRU神经网络的各项指标；步骤三、利用粒子群算法优化GRU神经网络的超参数，利用优化后模型对光伏发电进行预测，获得光伏发电预测值。
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