【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、在深入探讨布谷鸟搜索算法的过程中，我们注意到该算法在定位时主要依赖于锚节点与未知节点间的距离信息。然而，这种单一化的信息获取方式使得算法在定位过程中未能充分利用未知节点间的距离信息，这在很大程度上制约了其定位精度的提升。此外，布谷鸟搜索算法中的随机步长机制亦引发了一系列问题。由于步长的随机性特征，算法在搜索过程中表现出显著的不稳定性，这不仅导致了算法收敛速度的降低，同时也增加了参数调节的难度。这些
5、因此，为了提高光伏功率预测的精度和实时性，需要对现有的神经网络优化算法进行改进和创新。通过克服常规布谷鸟搜索算法的不足，可以进一步提升神经网络在功率预测领域的性能，为光伏的稳定运行和能源利用效率的提升提供有力支持。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于改进神经网络的光伏功率预测方法。该方法采用改进布谷鸟搜索优化算法对神经网络进行优化，提高了功率预测的精度和实时性。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
3、一种基于改进神经网络的光伏功率预测方法，所述方法，包括以下步骤：
4、s1，获取原始光伏系统数据；
5、s2，对所述数据进行预处理；
6、s3，创建bp神经网络模型；
7、s4，初始化布谷鸟算法参数；包括初始化鸟巢的数量，最大迭代次数，以及搜索步长；
8、s5，计算每一个鸟巢的适应度，其中适应度基于损失函数计算，损失函数为：
9、
10、其中，p为损失函数；n为样本数量；yi为真实标签；代表神经网络的预测值；
11、s6，根据自适应步长调整率和位置更新率，更新所有鸟巢的位置，其中步长调整率和位置更新率的设计使得步长和搜索方向在迭代搜索过程中实现自适应调整；
12、s7，找到具有最佳适应度的鸟巢，并对当前的鸟巢进行更新；
13、s8，利用改进的布谷鸟算法优化bp神经网络的权重，每次迭代均更新一次权重并使用训练集进行训练后进行预测；
14、s9，校验迭代次数，若达到预定最大迭代次数，则停止迭代并输出最优解，否则返回步骤s5继续迭代。
15、上述步骤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。
16、上述步骤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，并用这个差异量指导未来的搜索方向。
17、s2中的数据预处理包括数据的清洗和标准化处理。
18、其中神经网络设置为3个输入层神经元，5个隐藏层神经元，以及1个输出层神经元。
19、上述布谷鸟算法参数包括初始化鸟巢的数量，最大迭代次数，以及搜索步长；初始布谷鸟算法参数；初始步长为0.12、步长递减率为0.96和最小允许步长为0.015；在搜索空间随机生成15个巢穴初始位置；每个巢穴位置代表了一组神经网络的权重和偏差参数。
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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，并用这个差异量指导未来的搜索方向。
4.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，所述S2中的数据预处理包括数据的清洗和标准化处理。
5.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，其中神经网络设置为3个输入层神经元，5个隐藏层神经元，以
6.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，所述布谷鸟算法参数包括初始化鸟巢的数量，最大迭代次数，以及搜索步长；初始布谷鸟算法参数；初始步长为0.12、步长递减率为0.96和最小允许步长为0.015；在搜索空间随机生成15个巢穴初始位置；每个巢穴位置代表了一组神经网络的权重和偏差参数。
...【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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