[发明专利]基于长短期记忆网络的梯级水电站发电量预测方法

摘要

本发明公开了基于长短期记忆网络的梯级水电站发电量预测方法，包括对水电站发电量时间序列进行平稳性检验；对发电量时间序列进行相关性检验；将发电量时间序列数据转换成监督学习数据；建立基于长短期记忆网络的发电量预测模型；对发电量数据进行集成经验模态分解，得到训练集和测试集；利用训练集对发电量预测模型进行训练，采用改进离散差分进化算法进行模型超参数优化，得到最优模型参数；采用发电量预测模型对梯级水电站进行发电量预测。本发明的方法可适用于大中型梯级电站发电量的预测；基于LSTM神经网络的发电量预测模型对多年调节电站发电量预测更有优势，且对模型的超参数优化，提高了模型的拟合精度。