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基于INFO优化的CNN-BiLSTM超短期光伏发电预测方法 

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申请/专利权人:西安理工大学

摘要:本发明公开了基于INFO优化的CNN‑BiLSTM超短期光伏发电预测方法,具体为:获取历史光伏电站出力序列和对应的气象信息,并划分为训练样本集和测试样本集,构建CNN‑BiLSTM网络模型,包括:输入层、CNN层、BiLSTM层和输出层;将训练样本集输入构建的CNN‑BiLSTM网络模型中进行训练;采用INFO寻优算法优化CNN‑BiLSTM网络模型的参数;将最优参数带入到CNN‑BiLSTM网络模型中,并将测试样本集输入到网络模型进行测试,即可获得光伏超短期发电功率预测结果。本发明的方法,通过向量加权平均算法优化CNN‑BiLSTM网络超参数,避免人工调参的盲目性,进一步提高预测的准确性。

主权项:1.基于INFO优化的CNN-BiLSTM超短期光伏发电预测方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:步骤1、获取历史光伏电站出力序列和对应的气象信息,并划分为训练样本集和测试样本集;步骤2、构建CNN-BiLSTM网络模型,包括:输入层、CNN层、BiLSTM层和输出层;将训练样本集输入构建的CNN-BiLSTM网络模型中进行训练;步骤3、采用INFO寻优算法优化CNN-BiLSTM网络模型的参数;步骤4、将步骤3中的最优参数带入到CNN-BiLSTM网络模型中,并将测试样本集输入到网络模型进行测试,即可获得光伏超短期发电功率预测结果。

全文数据:

权利要求:

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