龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于INFO优化的CNN‑BiLSTM超短期光伏发电预测方法，具体为：获取历史光伏电站出力序列和对应的气象信息，并划分为训练样本集和测试样本集，构建CNN‑BiLSTM网络模型，包括：输入层、CNN层、BiLSTM层和输出层；将训练样本集输入构建的CNN‑BiLSTM网络模型中进行训练；采用INFO寻优算法优化CNN‑BiLSTM网络模型的参数；将最优参数带入到CNN‑BiLSTM网络模型中，并将测试样本集输入到网络模型进行测试，即可获得光伏超短期发电功率预测结果。本发明的方法，通过向量加权平均算法优化CNN‑BiLSTM网络超参数，避免人工调参的盲目性，进一步提高预测的准确性。
主权项：1.基于INFO优化的CNN-BiLSTM超短期光伏发电预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、获取历史光伏电站出力序列和对应的气象信息，并划分为训练样本集和测试样本集；步骤2、构建CNN-BiLSTM网络模型，包括：输入层、CNN层、BiLSTM层和输出层；将训练样本集输入构建的CNN-BiLSTM网络模型中进行训练；步骤3、采用INFO寻优算法优化CNN-BiLSTM网络模型的参数；步骤4、将步骤3中的最优参数带入到CNN-BiLSTM网络模型中，并将测试样本集输入到网络模型进行测试，即可获得光伏超短期发电功率预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于INFO优化的CNN-BiLSTM超短期光伏发电预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号