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摘 要:本发明涉及太阳辐射预测技术领域,公开了一种基于深度BILSTM的太阳辐射预测方法,采用CEEMDAN将原始太阳辐射序列分解为子分量集合;对各所述分量,构建独立的双向长短期记忆神经网络子模型;对各子分量的BILSTM模型采用SCA算法进行优化,输出BILSTM模型的最佳参数;利用训练好的子分量SCA‑BiLSTM模型计算目标变量的预测值;将各子分量SCA‑BiLSTM模型的预测值进行聚合,得到CEN‑SCA‑BiLSTM模型的最终预报结果。与现有技术相比,本发明的预测方法能够获得高精度的太阳辐射预测值,对光伏资源的利用效率和电网的安全稳定运行具有重要作用。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010935820.5 | 专利名称: | 一种基于深度BISLTM的太阳辐射预测方法 |
申请日: | 2020-09-08 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 L LED芯片搜索 |
公开/公告日: | 2023-06-30 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112100911B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |