基于CS优化VMD与CNN-LSTM的组合式预测模型

摘要

本发明涉及到一种基于布谷鸟(CS)优化变分模态分解(VMD)算法,并联合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)进行组合的预测模型方法，涉及到电网运行和调度领域。本发明采用CS寻优算法对VMD的关键参数进行优化，有效地处理了波动性的时间序列数据。本发明结合了CNN与LSTM算法各自的优势，在前端添加卷积层对输入信息进行特征提取，并以长短期记忆层连接全连接层的输出来进行时间序列数据预测。最后对预测图进行分析，可以发现基于CS优化VMD与CNN‑LSTM算法的组合式预测模型可以很好的预测未来一段时间的光伏输出功率曲线，可以保障光伏并网后电网的安全性和稳定性，具有较好的实用性。