基于布谷鸟算法优化独立循环神经网络深度学习的超短期风电功率预测

摘要：

风电功率数据具有强烈的时序特性,其序列数据的特征提取,是进行风电功率准确预测的重要前提.为此,引入了更长、更深层次的多隐层独立循环神经网络来最大程度上提取可反映输入风电功率序列数据的本质特征量,进而建立起特征量与风电功率之间的非线性关系.然而,在建立深层独立循环神经网络时,存在模型超参数设置与优化困难的问题.为此,进一步提出结合布谷鸟算法对独立循环神经网络关键超参数进行优化设计的方法.最终,结合某风电场实际数据,将模型预测结果与实测数据进行对比,验证所提方法能够有效提高预测精度.

关键词：布谷鸟算法;独立循环神经网络;深度学习;风电功率;功率预测

所属期刊栏目：37

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：陕西省自然科学基础研究计划项目2019JQ-329

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：18-26