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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司;南方电网能源发展研究院有限责任公司
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261223A
主分类号：G06N3/08
分类号：G06N3/08;G06N3/0442;G06N3/006;H02J3/00;H02J3/38
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本申请涉及一种微电网光伏发电系统的发电量预测模型训练方法，该方法包括：获取微电网光伏发电系统的历史光伏发电功率、历史太阳辐射强度和历史环境温度；对上述数据进行归一化处理，得到样本数据集；将样本数据集按预设比例划分为训练集和测试集；采用变分模态分解法分别对训练集和测试集进行处理，得到训练集对应的多个模态分量和测试集对应的多个模态分量；将训练集对应的多个模态分量和测试集对应的多个模态分量输入至初始长短期记忆神经网络模型，并根据鲸鱼算法和蝙蝠算法优化初始长短期记忆神经网络模型的隐藏层神经元个数和学习率；从而得到微电网光伏发电系统的发电量预测模型。采用本方法能够提高预测准确性。
主权项：1.一种微电网光伏发电系统的发电量预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取微电网光伏发电系统的历史光伏发电功率、历史太阳辐射强度和历史环境温度；对所述历史光伏发电功率、所述历史太阳辐射强度和所述历史环境温度进行归一化处理，得到样本数据集；将所述样本数据集按预设比例划分为训练集和测试集；采用变分模态分解法分别对所述训练集和所述测试集进行处理，得到所述训练集对应的多个模态分量和所述测试集对应的多个模态分量；构建初始长短期记忆神经网络模型；将所述训练集对应的多个模态分量和所述测试集对应的多个模态分量输入至所述初始长短期记忆神经网络模型，并根据所述初始长短期记忆神经网络模型的目标函数，确定鲸鱼算法中各鲸鱼个体的适应度值；基于所述各鲸鱼个体的适应度值、所述鲸鱼算法和蝙蝠算法，优化所述初始长短期记忆神经网络模型的隐藏层神经元个数和学习率；并将优化后的初始长短期记忆神经网络模型作为微电网光伏发电系统的发电量预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州电网有限责任公司;南方电网能源发展研究院有限责任公司 微电网光伏发电系统的发电量预测模型训练方法
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