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基于优化分解与误差修正的光伏发电功率预测
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作者 周建国 周路明 +3 位作者 王剑宇 秦远 王崇宇 蔡晨昊 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期502-509,共8页
针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于优化分解降噪联合误差修正模型。该模型分为3个阶段,第一阶段,首先用基于全局搜索的鲸鱼优化算法(GSWOA)选取变分模态分解(VMD)的参数,之后运用优化后的VMD对原始数据进行分解;然后利... 针对光伏发电功率预测精度不高的问题,提出一种基于优化分解降噪联合误差修正模型。该模型分为3个阶段,第一阶段,首先用基于全局搜索的鲸鱼优化算法(GSWOA)选取变分模态分解(VMD)的参数,之后运用优化后的VMD对原始数据进行分解;然后利用互相关分析重构高频分量,最后对高频分量进行小波软阈值降噪(WTSD);第二阶段,运用门控循环单元(GRU)对每个分量进行预测,将所有分量预测结果叠加起来得到初步预测结果;第三阶段,对初始预测结果进行误差修正(EC)。为验证模型的有效性,利用宁夏太阳山光伏电站2021年1、4、7、10月份的光伏实测数据进行实验,实验结果表明,相比于LSTM、GRU、VMD-LSTM,该混合模型表现出更好的性能。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 变分模态分解 门控循环单元 基于全局搜索的鲸鱼优化算法 小波软阈值 误差修正
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