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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。
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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。
