公开(公告)号：CN116881665A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310976038.1

申请日：2023-08-04

Applicant: 广西大学

Inventor： 殷林飞 ,  张依玲 ,  张林 ,  黄振杰 ,  农骏方

IPC: G06F18/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006

Abstract: 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。