基于NGWO的光伏信息设备的状态预测
王靖程1
王金明2
敖海3
李国庆3
姚玲玲1
陈仓1
1.西安热工院研究有限公司 西安 7100542.华能金昌光伏发电有限公司 金昌 7371993.华能新能源股份有限公司 北京 100036
摘要：光伏信息设备是光伏监控系统中的一个重要组成部分,为对其状态进行有效预测以更好地确保系统正常运转,提出了一种小生境灰狼优化(NGWO)的信息设备状态预测方法.该方法首先构建基于长短期记忆神经网络(LSTM)的光伏信息设备的状态预测模型,接着利用NGWO算法确定出LSTM的网络参数,NGWO算法具有较快的收敛速度和全局寻优的能力,保证了模型对信息设备状态的准确预测.实验结果表明,该方法能够很好地表征光伏信息设备状态的变化规律,且具有较好的泛化能力和预测精度.
关键词：状态预测小生境灰狼优化算法长短期记忆神经网络全局寻优
分类号：TM615(发电、发电厂)
论文发表日期：2020-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2097-2101,2107 )
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