摘要
一种基于贝叶斯参数优化的光伏功率预测方法和系统。该方法包括,获取历史光伏数据集,对历史光伏数据集进行预处理,并将历史光伏数据集划分为训练集、验证集和测试集;构建光伏发电功率预测模型,光伏发电功率预测模型依次包括输入层、卷积层、第一dropout层、LSTM层、第二dropout层、注意力层和全连接层,初始化模型超参数,利用超参数和训练集对光伏发电功率预测模型进行训练,并基于训练后的模型,利用测试集进行光伏功率数据预测;利用贝叶斯优化算法对光伏发电功率预测模型进行超参数优化,将优化后的超参数输入光伏发电功率预测模型,以对所述光伏功率数据重新进行预测,输出预测结果。本发明的方案实现对光伏发电功率的高精度预测。
技术关键词
光伏功率预测方法
光伏功率预测系统
模型超参数
数据真实值
注意力
算法
光伏发电功率
训练集
代表
处理器
模块
可读存储介质
样本
矩阵
元素
系统为您推荐了相关专利信息
注意力
多尺度特征融合
轮廓提取
多尺度特征金字塔
掩膜
存储数据隔离方法
概率密度曲线
邻域特征
模式
大数据平台
遥感图像变化检测方法
影像
注意力机制
局部空间特征
关键点特征
视网膜图像分割方法
注意力
特征提取模块
图像分割模型
残差模块