双深度神经网络在光功率预测中的应用

"基于双深度神经网络的光功率预测方法探讨了如何利用人工智能技术，特别是深度学习中的双深度神经网络（BPNN 和 LSTM）来提高光伏发电的光功率预测准确性，从而确保电网稳定运行。该方法引入遗传算法优化模型融合，提高了预测的稳定性和精度。" 在电力系统中，随着可再生能源的广泛应用，光伏发电作为一种清洁、可持续的能源形式，其光功率预测成为保障电网稳定运行的关键问题。由于光伏发电受到日照强度、温度等多种环境因素的影响，导致其输出功率具有较大的不确定性，这给电网调度带来挑战。因此，准确预测光伏电站的未来功率输出对于优化电网调度、减少弃光损失至关重要。 传统的光功率预测方法主要依赖单一的预测模型，如线性回归、支持向量机等。然而，这些模型在处理复杂非线性关系时可能表现不足，尤其是在应对多变环境数据时预测效果不稳定。论文提出的双深度神经网络方法，结合了 BPNN（反向传播神经网络）和 LSTM（长短时记忆网络）两种深度学习模型的优点。BPNN 能有效处理多输入多输出的问题，捕捉输入变量之间的非线性关系；而 LSTM 则擅长处理时间序列数据，能够记忆并学习长期依赖关系，这对于分析光伏功率随时间变化的规律尤其有用。 为了进一步提升模型的预测性能，该研究采用了遗传算法对 BPNN 和 LSTM 进行融合优化。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，可以搜索出最优的网络结构和参数组合，使得融合后的模型更具备精确性和鲁棒性。实验结果显示，与单一神经网络模型相比，该双深度神经网络方法在东北电网的实际数据集上表现出了更高的预测精度，降低了预测误差，有助于提高电网运行的安全性和经济性。 这篇研究工作为光功率预测提供了一种创新的解决方案，利用深度学习和优化算法增强了模型的适应性和预测能力，对于促进电力系统的智能化和绿色化发展具有积极的理论与实践价值。对于人工智能学习爱好者和开发者来说，这是一篇深入了解深度学习在能源领域应用的参考资料，有助于拓宽研究视野和提升技术能力。