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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 

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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。

全文数据:

权利要求:

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