上海电力大学计算机科学与技术学院
Published:2026
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成贵学, 马海洋. 基于INFO优化CNN-BiLSTM混合网络模型的光伏发电站功率预测研究[J]. 2026, 9(1): 36-44.
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成贵学, 马海洋. 基于INFO优化CNN-BiLSTM混合网络模型的光伏发电站功率预测研究[J]. 2026, 9(1): 36-44. DOI: 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20240259.
光伏发电功率的准确预测对于优化能源管理和电网规划及优化调度具有重要的意义。针对以往光伏发电功率预测方法预测精度不高,传统混合网络模型存在参数选择不确定性和收敛速度较慢的问题,基于历史气象数据和光伏发电数据,提出一种结合向量加权平均(weighted mean of vectors
INFO)算法、卷积网络(convolutional neural network
CNN)和双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory
BiLSTM)的光伏发电功率预测方法。首先,选取与光伏发电功率预测相关的多种气象因素,含太阳辐射、温度、湿度、风速、气压等气象参数,并分析它们与光伏发电功率之间的关系,然后使用INFO算法对CNNBiLSTM混合网络预测模型的隐藏层节点数、初始学习率和L2正则化系数进行优化,INFO算法通过自适应调整这些参数,缩短了手动调制参数的时间,提高了超参数设置的精度和效率。实验结果表明,通过INFO算法优化的CNN-BiLSTM混合网络相比传统CNN-BiLSTM混合网络具有更高的预测精度。
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