[发明专利]一种基于CMOA优化的TimesNet-BiLSTM光伏出力预测方法在审
| 申请号： | 202310976038.1 | 申请日： | 2023-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN116881665A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 殷林飞;张依玲;张林;黄振杰;农骏方 | 申请（专利权）人： | 广西大学 |
| 主分类号： | G06F18/20 | 分类号： | G06F18/20;G06N3/0442;G06N3/08;G06Q50/06;G06N3/006 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 530004 广西壮族自治*** | 国省代码： | 广西;45 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于CMOA优化的TimesNet‑BiLSTM光伏出力预测方法，包括：首先，采集历史光伏出力数据并进行预处理；其次，搭建时序分析骨干网络TimesNet，构建时序分析骨干网络与双向长短期记忆网络组合模型TimesNet‑BiLSTM；最后，采用连续菌根优化自然启发方法CMOA确定时序分析骨干网络与双向长短期记忆网络组合模型TimesNet‑BiLSTM的超参数，并利用训练好的模型进行光伏出力预测。该方法中，时序分析骨干网络TimesNet能实现周期内和周期间的变化的呈现，从而解决了复杂的时间变化难以建模的问题；使用的双向长短期记忆网络BiLSTM能充分利用历史信息，获得更全面的时间序列表示，从而提高预测性能；通过连续菌根优化自然启发方法CMOA寻找最优参数，从而提高光伏出力预测的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cmoa 优化 timesnet bilstm 出力 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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