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题名基于多模式分解和多分支输入的光伏功率超短期预测
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作者
毕贵红
张梓睿
赵四洪
黄泽
鲍童语
骆钊
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机构
昆明理工大学电力工程学院
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3837-3849,I0001,共14页
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基金
国家重点研发计划(2022YFB2703500)。
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文摘
针对光伏发电功率随机性强、波动性大导致其预测精度不高的问题,提出一种基于自适应近邻传播聚类(adaptive affinity propagation clustering,adAP)、多模式分解、多分支输入组合的光伏功率预测方法。首先,基于相关性分析找到与光伏发电功率高度相关的气象因素,并利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)将光伏输出功率从时域转换到频域,与相关度高的气象因素一起作为adAP算法的聚类特征,对具有相似气象特征的日场景进行分类;其次,对聚类相似日较少且输出功率波动剧烈天气类型中的气象相关因素和光伏输出功率添加高斯白噪声,并将其与原始数据合并,达到倍增样本的效果,以提升模型的泛化能力和鲁棒性;然后,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和群分解(swarm decomposition,SWD)对光伏功率、辐照度和温度进行分解,削弱原始序列的波动性,丰富模型的输入特征;最后,搭建多分支的残差网络(residual network,ResNet)和长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)模型,提取数据的时间特征和波动特征,合并后输入到门控循环单元网络(gated recurrent unit network,GRU)中,建立历史特征和未来光伏输出功率的联系,得到预测结果。实验结果表明,所提出的多模型组合预测方法在光伏功率波动较缓天气情况下,能够保持较高的预测精度;在波动剧烈天气情况下,能够较大地提升预测精度。
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关键词
光伏发电
超短期预测
自适应近邻传播聚类
多分支输入
多模式分解
深度学习
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Keywords
photovoltaic power generation
ultra-short-term forecast
adaptive affinity propagation clustering
multi-branch input
multi-mode decomposition
deep learning
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分类号
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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