公开(公告)号：CN114648147B

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202011501946.8

申请日：2020-12-18

Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司

Inventor： 李喜旺 ,  张发才 ,  司志坚 ,  王群 ,  王威 ,  蔡明 ,  丁超 ,  王宝瑞 ,  迟峰 ,  董旭 ,  李娜

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/15 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及一种基于IPSO‑LSTM的风电功率预测方法。该方法首先对风电功率数据进行清洗以及归一化处理，然后确定LSTM初始网络结构，根据IPSO算法优化更新LSTM的参数，最后确定最佳LSTM网络结构，最后使用训练好的模型进行风电功率短期预测，最后将模型预测结果进行反归一化并输出。该方法充分融合了LSTM强大的预测功能以及IPSO的优化能力，提高了模型的准确率。本发明通过具体实验验证了方法的有效性。

公开(公告)号：CN114648147A

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202011501946.8

申请日：2020-12-18

Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司

Inventor： 李喜旺 ,  张发才 ,  司志坚 ,  王群 ,  王威 ,  蔡明 ,  丁超 ,  王宝瑞 ,  迟峰 ,  董旭 ,  李娜

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于IPSO‑LSTM的风电功率预测方法。该方法首先对风电功率数据进行清洗以及归一化处理，然后确定LSTM初始网络结构，根据IPSO算法优化更新LSTM的参数，最后确定最佳LSTM网络结构，最后使用训练好的模型进行风电功率短期预测，最后将模型预测结果进行反归一化并输出。该方法充分融合了LSTM强大的预测功能以及IPSO的优化能力，提高了模型的准确率。本发明通过具体实验验证了方法的有效性。