基于改进麻雀搜索算法的短期光伏功率CNN-BiLSTM预测模型

童宇轩; 李灿; 金超

doi:10.13625/j.cnki.hljep.2025.04.005

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基于改进麻雀搜索算法的短期光伏功率CNN-BiLSTM预测模型

黑龙江电力 2025年第4期页码：315-320+376

智能电网 | 更新时间：2025-09-10

- 基于改进麻雀搜索算法的短期光伏功率CNN-BiLSTM预测模型
- 暂无标题
- 作者机构：
  
  1. 国网浙江省电力有限公司慈溪市供电公司
  2. 南京工程学院电力工程学院
  3. 河海大学能源与电气学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13625/j.cnki.hljep.2025.04.005
  中图分类号： TP18;TM615
- 纸质出版日期：2025
- 稿件说明：
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童宇轩, 李灿, 金超. 基于改进麻雀搜索算法的短期光伏功率CNN-BiLSTM预测模型[J]. 黑龙江电力, 2025,(4):315-320+376.
童宇轩, 李灿, 金超. 基于改进麻雀搜索算法的短期光伏功率CNN-BiLSTM预测模型[J]. 黑龙江电力, 2025,(4):315-320+376. DOI： 10.13625/j.cnki.hljep.2025.04.005.

DOI：

摘要

针对当下短期光伏功率预测精度不高的问题，提出一种遵循“优化网络参数-特征提取-时序预测“的光伏功率预测模型。建立基于卷积神经网络(CNN)-双向长短期记忆网络(BiLSTM)的时序数据预测模型，提高网络记忆单元的数据处理效率和对时间序列复杂交互关系的学习能力；引入正余弦策略和柯西变异策略对麻雀搜索算法(SSA)进行改进，并优化预测模型的网络参数，得到预测结果。算例结果表明，所提模型与其他传统模型相比对短期光伏功率的预测结果更为理想，拟合度达到99.94%

且有着更好的泛化能力。

Abstract

关键词

Keywords

references

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