性;其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入的维度;最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模,实现对光伏发电功率的预测。采用山西省某电站的8个月实测数据进行验证,实验结果表明,该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。 关键词:光伏发电;主成分分析;长短...
性;其次利用PCA提取特征序列的关键影响因子,消除原始序列的相关性和冗余性,降低模型输入的维度;最终利用LSTM网络对多变量特征序列进行动态时间建模,实现对光伏发电功率的预测。采用山西省某电站的8个月实测数据进行验证,实验结果表明,该预测模型较传统光伏功率预测方法有更高的精确度。 关键词:光伏发电;主成分分析;长短...
基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型的优点是：1. EMD方法能够将复杂的信号分解成多个局部频率成分，从而更好地捕捉其非线性特征；2. PCA降维可以减少数据的维度，提高训练效率和模型精度；3. LSTM网络具有记忆功能，能够较好地处理时间序列数据，对于光伏功率预测的长期依赖关系有较好的表现。而该模型的缺...
光伏功率预测提高光伏发电功率预测精度,对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义.本文提出一种经验模态分解(EMD),主成分分析(PCA)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的光伏功率预测模型.充分考虑制约光伏输出功率的5种环境因素,首先利用EMD将环境因素序列进行分解,得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况,降低...
光伏功率预测一直是太阳能发电系统中的重要问题之一。准确的光伏功率预测可以帮助优化能源管理,提高能源利用率,降低能源成本。为了提高光伏功率预测的准确性,许多研究者已经提出了各种各样的预测算法。本文将介绍一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)结合长短期记忆网络(LSTM)的光伏功率预测算法研究算法流程。
摘要 本发明提供了基于改进EMD‑LSTM组合模型的光伏电站发电分频段预测方法,使用改进的数据分解方法对非平稳、非线性的光伏电站出力数据序列进行预处理,有效改善预测精度,采用神经网络对光伏电站出力序列进行延拓并加窗,有效分离出力数据中不同波动特征的分量,采用游程判定法将波动性相近的功率分量进行分组,划分为高中低...
5.根据权利要求1所述的基于EMD-PCA-LSTM的多变量输入光伏功率预测方法,其特征在于,在将训练集输入LSMT网络中进行训练的步骤之前,还包括确定建立用于光伏输出功率预测的LSTM网络预测需要确定的模型参数的步骤: 利用t-1时刻的环境特征序列和光伏功率历史数据,对t时刻的光伏功率历史数据进行预测;其中,模型输入层时间步数为...
【风电功率预测】基于matlab EMD优化LSTM风电功率预测【含Matlab源码 1402期】(1)如需代码可扫描视频里QQ二维码;(2)代码运行版本Matlab 2019b或2014a(3)其他仿真咨询1 期刊或参考文献复现;2 Matlab程序定制;3 科研合作;, 视频播放量 2588、弹幕量 0、点赞数 5、投
legend('实际值','预测值') grid on title('EMD-LSTM') 3 仿真结果 4 参考文献 [1]朱玥, 顾洁, & 孟璐. (2020). 基于emd-lstm的光伏发电预测模型. 电力工程技术, v.39;No.190(02), 58-65. [2]刘云鹏, 许自强, 董王英,等. 基于经验模态分解和长短期记忆神经网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法...
LSTM)的混合模型短期电力负荷预测方法,将海量过往负荷数据,温度和历史电价信息以滑动窗口方式构造串联特征向量作为输入,先利用EMD将数据重构成多个分量,将高,中和低频分量各自叠加组合,再运用CNN提取高,中分量的潜藏特征,减少权值数量,并以特征向量的方式输入LSTM网络进行负荷预测,最后叠加各分量预测结果得到最终负荷预测值...