一种基于CWOA-BiLSTM的光伏功率双层预测方法
申请号:CN202410833883
申请日期:2024-06-26
公开号:CN118381026A
公开日期:2024-07-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于CWOA‑BiLSTM的光伏功率双层预测方法,属于光伏功率预测领域,包括获取光伏电站的历史光伏发电数据,对获取的历史光伏发电数据进行预处理,历史光伏发电数据包括历史光伏功率以及与之相关的历史气象数据;建立CWOA‑BiLSTM模型,得到预测结构,并将历史光伏功率以及与之相关的历史气象数据输入到CWOA‑BiLSTM模型进行训练;将与光伏功率相关的气象数据输入到CWOA‑BiLSTM模型进行预测。本发明采用上述的一种基于CWOA‑BiLSTM的光伏功率双层预测方法,可以大幅度提高BiLSTM模型的综合性能,并可大大降低人工调试所需的人力、物力;能够显著减少处理时间,提高工作效率,有助于电网快速响应并优化资源分配。
技术关键词
BiLSTM模型
光伏发电数据
历史气象数据
鲸鱼优化算法
功率
机制
双向长短期记忆网络
位置更新
光伏电站
光伏发电量
螺旋
策略更新
参数
资源分配
节点数
定义
因子