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基于K-means分层聚类的TCN-GRU和LSTM动态组合光伏短期功率预测 被引量：9
1
作者 吴家葆 曾国辉 +2 位作者 张振华 黄勃 刘瑾 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1015-1022,共8页
为了提高电网运行的稳定性和改善电网的节能调度,针对目前单一模型处于不同天气状况时,预测精度难以达到最优的状况,文章提出了一种基于K-means分层聚类的TCN-GRU和长短期记忆网络(LSTM)动态组合光伏短期功率预测。利用K-means算法进行... 为了提高电网运行的稳定性和改善电网的节能调度,针对目前单一模型处于不同天气状况时,预测精度难以达到最优的状况,文章提出了一种基于K-means分层聚类的TCN-GRU和长短期记忆网络(LSTM)动态组合光伏短期功率预测。利用K-means算法进行二次聚类,将天气类型分为晴天(A_(1))、多云(A_(2))、阴天(A_(3))、雨天(A_(4));通过时间卷积网络(TCN)提取数据的时序特征,并结合门控循环单元(GRU)建立出融合提取时序特征模块的TCN-GRU结构;TCN-GRU与LSTM神经网络动态组合后,通过弹性网络(ElasticNet)回归选择最佳输出权重得到最终预测值;基于江苏某地区的光伏发电功率数据及对应的气象数据对文章所提出的方法进行验证。在4种天气状况下,通过与其他模型预测结果进行比较,文章提出的动态组合模型预测精度更高。 展开更多
关键词 K-MEANS 光伏短期功率预测 TCN-GRU LSTM ElasticNet 动态组合预测
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基于k-sums分段聚类的动态组合学习光伏短期功率预测
2
作者 吴家葆 曾国辉 张振华 《电子科技》 2024年第4期69-76,共8页
目前单一模型预测精度存在难以随着功率波动保持最优的问题,为提高并网系统运行的稳定性和电网的节能调度,文中提出了一种基于k-sums分层聚类的动态学习组合光伏短期功率预测方法。利用k-sums算法经过分段聚类,将天气类型分为晴天A 1、... 目前单一模型预测精度存在难以随着功率波动保持最优的问题,为提高并网系统运行的稳定性和电网的节能调度,文中提出了一种基于k-sums分层聚类的动态学习组合光伏短期功率预测方法。利用k-sums算法经过分段聚类,将天气类型分为晴天A 1、多云A 2、阴雨天B。通过TCN(Temporal Convolutional Network)提取数据的时序特征,并结合GRU(Gate Recurrent Unit)建立融合提取时序特征模块的改进GRU结构,以达到对时序特征敏感的效果。将改进GRU结构与SVM(Support Vector Machine)动态组合,使用Elastic Net算法输出最佳权重值叠加得到最终预测值。文中采用江苏某地区的光伏发电功率数据及对应的气象数据对所提方法进行验证,结果表明动态组合学习模型的MAE(Mean Absolute Error)为1.888,RMSE(Root Mean Squared Error)为2.403。 展开更多
关键词 k-sums 分层聚类 TCN 改进GRU SVM 动态组合学习 Elastic Net 光伏短期功率预测
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