[发明专利]一种利用改进的长短期记忆神经网络预测光伏发电负荷的方法在审
| 申请号： | 202310203078.2 | 申请日： | 2023-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN116316577A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 张磊;李艳;张万杰;李宏梅;杨天国;杨立超;李文杰;段勇;唐涛;张泽;许方杰;解郭;杨丽芝;赵从阳;衣志冲;杨舒舒;石侃;高鹏举;刘益松;杨航 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司德宏供电局 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06F18/2135;G06N3/006;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京源古知识产权代理事务所(普通合伙) 32300 | 代理人： | 毕景峰 |
| 地址： | 678400 云南省德*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用改进的长短期记忆神经网络预测光伏发电负荷的方法，包括：步骤1，获取光伏发电历史数据，通过主成分分析法进行降维预处理，再进行极差标准化处理得到训练数据，将训练数据分成训练集和测试集；步骤2，构建长短期记忆神经网络，将训练集输入以训练参数，再将测试集输入训练后的神经网络得到光伏发电负荷预测值，并对光伏发电负荷预测值进行评价。通过构建长短期记忆神经网络对光伏发电负荷进行预测，充分利用长短期记忆网络能有效提取时序特征的功能，同时利用灰狼算法对神经网络参数进行优化，使得改进后的长短期记忆神经网络可以很大程度上提高预测精度并缩短预测耗时，避免陷入局部最优解。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 改进 短期 记忆 神经网络 预测 发电 负荷 方法 | ||
【主权项】：
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