一种基于遗传算法优化神经网络的风电功率预测系统

本发明公开了一种基于遗传算法优化神经网络的风电功率预测系统，本发明涉及新能源电力系统预测技术领域，本发明通过融合遗传算法与深度神经网络提升风电功率预测的精度和适应性；系统采用多目标遗传优化，随机初始化神经网络参数组合，以预测误差和模型复杂度为双目标评估适应度，并通过进化操作筛选出最优网络架构；在神经网络训练方面，系统采用LSTM与TCN混合网络作为基础模型，结合气象注意力机制动态加权输入特征，利用遗传算法优化学习率和正则化参数，加速模型收敛并防止过拟合；此外，针对风电数据时空不均衡性，引入对抗生成网络生成极端天气场景下的合成数据，增强模型泛化能力。