基于启发式深度学习的小水电全时域发电预测方法及系统

本发明涉及人工智能和电力系统优化技术领域，尤其涉及基于启发式深度学习的小水电全时域发电预测方法及系统，首先收集小水电发电预测所需的相关数据，对数据进行预处理并进行数据增强和特征工程；然后构建基于BiLSTM框架的小水电发电预测模型，捕捉发电数据中的时间序列特征；其次使用粒子群优化算法优化BiLSTM模型的结构和训练超参数，提高模型预测性能；最后使用优化后的BiLSTM模型对数据进行训练，并通过性能评估指标对模型的小水电全时域预测性能进行测试和验证；通过该方法，能够提高小水电发电量预测的精度和可靠性，为智能化水电调度提供有效的技术支持。