牵引供电系统的光伏功率预测方法、装置、终端及介质

AITNT
正文
推荐专利
牵引供电系统的光伏功率预测方法、装置、终端及介质
申请号:CN202510863513
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120373913A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种牵引供电系统的光伏功率预测方法、装置、终端及介质,包括:基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络构建CNN‑BiLSTM光伏功率预测模型,并利用预处理后的历史性能数据对所述CNN‑BiLSTM光伏功率预测模型进行训练;引入自适应权重系数、融合鲸鱼优化算法并应用Lévy飞行策略对蜣螂优化算法进行改进,得到改进蜣螂优化算法;利用所述改进蜣螂优化算法对所述CNN‑BiLSTM光伏功率预测模型超参数进行寻优。本发明所述的牵引供电系统的光伏功率预测方法、装置、终端及介质,可用于柔性直流牵引供电系统光伏功率预测,解决了现有预测模型时空特征提取能力不足、传统优化算法易陷入局部最优的问题。
技术关键词
牵引供电系统 历史性能数据 光伏功率预测方法 鲸鱼优化算法 光伏发电模块 柔性直流 双向长短期记忆网络 模型超参数 位置更新 策略 光伏功率预测装置 计算机可执行指令 特征提取能力 处理器 样本 终端
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种短期电量预测方法、装置、设备、介质及产品
短期电量预测方法 鲸鱼优化算法 分解算法 梯度提升模型 位置更新
2
基于IAVMD和WOA的机组振动信号降噪、特征提取方法
特征提取方法 信号降噪 综合评价指标 复合多尺度排列熵 皮尔逊相关系数
3
一种考虑历史相似日与组合权重的光伏功率预测方法
光伏功率预测方法 集合经验模态分解 LSTM模型 模糊C均值 灰色关联分析法
4
一种全网网元单板性能分析的方法、系统、设备及介质
性能指标数据 单板 树状结构节点 历史性能数据 网络结构
5
一种基于混合神经网络的光伏功率预测方法
光伏功率预测方法 LSTM算法 LSTM神经网络 模态分解方法 信号特征
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号