摘要
本发明提供的一种基于CPO‑Bi TCN‑Bi GRU的多变量发电量回归预测方法、系统、设备及介质,包括:获取目标电场未来设定时段内的时间序列矩阵,时间序列矩阵包括气象温度预测数据时间子序列、辐照度预测数据时间子序列、风速预测数据时间子序列、降水概率预测数据时间子序列、灰尘/颗粒物预测数据时间子序列;将得到的时间序列矩阵作为回归预测模型的输入,得到未来设定时段内的发电量预测曲线;其中,所述回归预测模型的构建方法是:利用双向时域卷积网络和双向门控循环单元构建得到初始模型;利用目标电场历史发电量数据结合冠豪猪算法对初始模型进行优化,得到回归预测模型;本发明能够更全面、准确地捕捉序列中的特征信息,进而能够提高预测精度。
技术关键词
回归预测模型
发电量
回归预测方法
序列
时域卷积网络
门控循环单元
矩阵
曲线
时间段
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电场
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