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申请/专利权人：杭州电子科技大学;浙江建木智能系统有限公司
摘要：本发明提供了一种风电场发电预测方法、装置及可读存储介质，其中，风电场发电预测方法包括：获取风电场发电的历史数据；建立初始预测模型，设计超参数；依据IPOA算法，对初始预测模型的超参数进行优化；重复使用IPOA算法，对初始预测模型的超参数进行优化预设次数后，选取MAPE最小的超参数对应的初始预测模型，得到最终预测模型；通过最终预测模型对风电场发电进行预测。通过IPOA算法，对超参数进行优化，从而提高了超参数搜索的广度，结合网络训练进行多次迭代，来提高了网络训练的深度，从而使平均百分比误差值MAPE达到最小，提高了最终预测模型的预测精度。
主权项：1.一种风电场发电预测方法，其特征在于，包括：获取风电场发电的历史数据；对历史数据进行预处理，得到样本数据集；将样本数据集划分为训练集和预测集；建立初始预测模型，设计超参数；依据IPOA算法，对初始预测模型的超参数进行优化；将寻优得到的超参数代入到初始预测模型中，启动网络训练，得到新的初始预测模型，对预测集进行预测，并计算MAPE值；重复使用IPOA算法，对初始预测模型的超参数进行优化预设次数后，选取MAPE最小的超参数对应的初始预测模型，得到最终预测模型；通过最终预测模型对风电场发电进行预测。
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权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 浙江建木智能系统有限公司 风电场发电预测方法、装置及可读存储介质
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