本技术提出了一种利用FCM-IRBMO-BILSTM算法进行光伏功率短期预测的技术。该方法首先对历史气象数据进行预处理,随后运用聚类算法将数据集划分为多个类别,以提高预测精度。
背景技术
目前,随着深度学习的快速发展,通过采用先进的数学建模和机器学习技术,提高光伏功率预测的准确性和可靠性,已经成为了光伏功率预测的趋势。
现有的许多机器学习算法训练预测模型速度缓慢,预测精度较低,而且预测算法超参数的确定极其繁琐,因此需要一种技术方案来高效确定预测算法超参数,加快预测模型训练速度,提高预测精度。
实现思路