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一种基于分支进化神经网络的光伏发电功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于分支进化神经网络的光伏发电功率预测方法,包括获取光伏发电场的发电功率和功率影响因子时间序列数据;获取光伏发电场的发电功率和功率影响因子时间序列数据;建立循环神经网络模型,使用所述的训练集对模型进行训练;获得现实功率影响因子数据,使用所述的循环神经网络模型预测发电功率值;获得预测发电功率值对应的真实值,继续进行模型的增量训练。本发明针对光电功率预测的特性,提出采用循环神经网络进行学习,使得模型具有更强的预测能力,利用粒子群算法对循环神经网络模型中的参数进行优化,同时采用分支进化和全局进化相结合,使得模型更鲁棒性更容易获得全局最优值。

著录项

  • 公开/公告号CN109978283B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军国防科技大学;

    申请/专利号CN201910336942.X

  • 申请日2019-04-25

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构43236 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人伍志祥

  • 地址 410000 湖南省长沙市德雅路109号

  • 入库时间 2022-08-23 11:46:36

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