基于Kmeans和CEEMD-PE-LSTM的短期光伏发电功率预测

李秉晨; 于惠钧; 刘靖宇

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基于Kmeans和CEEMD-PE-LSTM的短期光伏发电功率预测

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针对光伏发电功率时间序列随机性和波动性强的特点,提出一种基于Kmeans和完备总体经验模态分解(CEEMD)、排列熵(PE)、长短期记忆(LSTM)神经网络结合的短期光伏功率预测模型。先通过Kmeans算法选出预测日的相似日;然后采用CEEMD将发电功率和影响因素数据的原始序列分解为多个固有模态分量,并用排列熵算法对模态分量进行重构;最后对重构后的子序列分别进行LSTM建模预测,再将子序列预测结果叠加起来确定光伏发电功率预测值。试验结果表明,所提预测模型与单独的LSTM预测模型和EMD-PE-LSTM预测模型相比,功率预测精度明显提高,为电网调度提供了一定参考。

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来源
《水电能源科学》 |2021年第4期|204-208|共5页
作者
李秉晨; 于惠钧; 刘靖宇;
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作者单位

湖南工业大学交通工程学院;

湖南株洲412007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类太阳能发电;
关键词
光伏功率预测; 相似日; 完备总体经验模态分解; 排列熵; 长短期记忆神经网络;

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