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摘要：本发明提供的一种基于CPO‑BiTCN‑BiGRU的多变量发电量回归预测方法、系统、设备及介质，包括：获取目标电场未来设定时段内的时间序列矩阵，时间序列矩阵包括气象温度预测数据时间子序列、辐照度预测数据时间子序列、风速预测数据时间子序列、降水概率预测数据时间子序列、灰尘颗粒物预测数据时间子序列；将得到的时间序列矩阵作为回归预测模型的输入，得到未来设定时段内的发电量预测曲线；其中，所述回归预测模型的构建方法是：利用双向时域卷积网络和双向门控循环单元构建得到初始模型；利用目标电场历史发电量数据结合冠豪猪算法对初始模型进行优化，得到回归预测模型；本发明能够更全面、准确地捕捉序列中的特征信息，进而能够提高预测精度。
主权项：1.一种基于CPO-BiTCN-BiGRU的多变量发电量回归预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取目标电场未来设定时段内的时间序列矩阵，时间序列矩阵包括气象温度预测数据时间子序列、辐照度预测数据时间子序列、风速预测数据时间子序列、降水概率预测数据时间子序列、灰尘颗粒物预测数据时间子序列；步骤2，将得到的时间序列矩阵作为回归预测模型的输入，得到未来设定时段内的发电量预测曲线；其中，所述回归预测模型的构建方法是：利用双向时域卷积网络和双向门控循环单元构建得到初始模型；利用目标电场历史发电量数据结合冠豪猪算法对初始模型进行优化，得到回归预测模型。
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百度查询： 华能陕西榆阳电力有限公司 西安热工研究院有限公司 一种基于CPO-BiTCN-BiGRU的多变量发电量回归预测方法、系统、设备及介质
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