[发明专利]优化深度Transformer网络的风电功率预测方法及系统有效
| 申请号： | 202011501748.1 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112653142B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 何怡刚;汪磊;赵莹莹;向铭;李猎;何鎏璐;杜博伦 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;H02J3/38;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 张宇 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于鲸群算法优化深度Transformer网络的风电功率预测方法及系统，将风电功率及其相关的影响因素的序列数据作为样本数据，将样本数据划分为训练集和测试集；根据初始化的超参数的取值建立Transformer网络模型，对训练集和测试集中的数据分别进行训练和预测，且将风电功率预测的平均绝对误差作为各鲸群的适应度值；根据鲸群个体的初始适应度值确定其局部最优位置，利用鲸群寻优更新当前最优位置，通过比较局部与全局的最优解来获得最好的预测效果；经过鲸群算法的若干次迭代后获得最优的Transformer网络中超参数组合，对风电功率进行预测。本发明结合优化算法和深度学习预测算法，大大提高了风电功率预测的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 优化 深度 transformer 网络 电功率 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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