【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种光伏功率预测方法，具体是一种基于改进神经网络的光伏功率预测方法。
技术介绍
1、随着光伏技术的蓬勃发展及智能化水平的显著提升，光伏功率预测的精度与实时性成为了业界关注的焦点。光伏功率的精确预测对于保障电网稳定运行、优化资源配置和提升能源利用效率具有至关重要的作用。然而，由于光伏环境的多变性和功率特性的复杂性，传统的功率预测方法往往面临着诸多挑战。
2、传统的光伏功率预测方法多基于统计学原理或机器学习模型。这些方法虽然在一定程度上能够处理功率数据，但在面对光伏中复杂多变的功率特性时，其预测效果往往不尽如人意。这主要因为这些方法对于数据的处理能力有限，难以充分挖掘和利用光伏中隐含的复杂信息。
3、近年来，随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在功率预测领域得到了广泛的应用。神经网络以其强大的数据处理和学习能力，为光伏功率预测提供了新的可能性。然而，神经网络的性能在很大程度上取决于其参数优化算法的选择。常规布谷鸟搜索算法作为一种优化算法，虽然在神经网络优化中有所应用，但其效果并不理想。
4、...
【技术保护点】
1.一种基于改进神经网络的光伏功率预测方法，其特征在于，所述方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进神经网络的光伏功率预测方法，其特征在于，其中步骤S6中，步长调整率的设计包括：根据损失函数的变化量ΔJ调整步长S，若ΔJ＞0，则增大步长，若ΔJ＜0，则减小步长。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进神经网络的光伏功率预测方法，其特征在于，其中步骤S6中，位置更新率的设计包括：根据损失函数的变化对搜索步长进行实时调整。当搜索性能较好时，步长会自动缩小，以便更精细地探索解空间；而当搜索性能较差时，则自动增大搜索步长，以扩大搜索范围...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进神经网络的光伏功率预测方法，其特征在于，所述方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进神经网络的光伏功率预测方法，其特征在于，其中步骤s6中，步长调整率的设计包括：根据损失函数的变化量δj调整步长s，若δj＞0，则增大步长，若δj＜0，则减小步长。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进神经网络的光伏功率预测方法，其特征在于，其中步骤s6中，位置更新率的设计包括：根据损失函数的变化对搜索步长进行实时调整。当搜索性能较好时，步长会自动缩小，以便更精细地探索解空间；而当搜索性能较差时，则自动增大搜索步长，以扩大搜索范围。同时，在搜索过程中，改进的布谷鸟搜索算法可以自动计算每个鸟巢的当前位置与当前最优解鸟巢位置的差异，...
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