基于GTO優(yōu)化的VMD-CNN-GRU 光伏發(fā)電功率預(yù)測

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摘 要：精確地預(yù)測光伏發(fā)電功率是保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。為改善光伏發(fā)電功率的預(yù)測的準(zhǔn)確性，通過引入人工大猩猩部隊優(yōu)化（artificial gorilla troops optimizer，GTO）算法和變分模態(tài)分解（variational mode decomposition，VMD），提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）和門控循環(huán)單元（gated recurrent unit，GRU）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測模型（GTO-VMD-CNN-GRU）。（剩余8189字）