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一种基于COA-CNN-BiLSTM-AM的短期风电功率预测方法 

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申请/专利权人:安庆职业技术学院

摘要:本发明公开了一种基于COA‑CNN‑BiLSTM‑AM的短期风电功率预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,风电数据预处理;S2,对预处理后的数据样本按比例划分为训练集、验证集和测试集;S3,构建CNN‑BiLSTM‑AM组合模型;S4,使用COA算法优化CNN‑BiLSTM‑AM组合模型的超参数;S5,用优化后的COA‑CNN‑BiLSTM‑AM组合模型预测未来的风电功率;S6,采用MAE、RMSE和R2作为评价指标对组合模型进行性能评估。该模型能够模拟浣熊捕猎和躲避捕食者行为中的搜索策略,以找到模型超参数的最优配置。使模型更加适应风电功率预测任务的特性,从而提升预测性能,模型拟合效果更好。

主权项:1.一种基于COA-CNN-BiLSTM-AM的短期风电功率预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,风电数据预处理;S2,对预处理后的数据样本按比例划分为训练集、验证集和测试集;S3,构建CNN-BiLSTM-AM组合模型;S4,使用COA算法优化CNN-BiLSTM-AM组合模型的超参数;S5,用优化后的COA-CNN-BiLSTM-AM组合模型预测未来的风电功率;S6,采用MAE、RMSE和R2作为评价指标对组合模型进行性能评估。

全文数据:

权利要求:

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