将LSTM 应用于光伏发电功率预测领域的相关研究相对较少[18-19] 。因此,本文以 LSTM 网络为核心构建光伏功率预测模型。 本文在充分考虑制约光伏发电功率的 5 个主要环境因素即太阳辐照度、组件温度、空气温度、相对湿度和大气压力的前提下,针对光伏发电功率具有不稳定性和明显的间歇波动的特点,提出一种基于 EMD-PCA-L...
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...
最后,将PCA处理后的序列作为输入,使用LSTM网络进行回归预测。 这种模型的优势在于: EMD能够处理非线性和非平稳数据,提取出时间序列中的不同频率成分。 PCA可以进一步降低每个IMF的维度,去除噪声,提取关键特征。 LSTM能够学习序列数据中的长期依赖关系,进行有效的预测。 通过这三个步骤的结合,基于EMD-PCA-LSTM的回归预...
然后,我们将对IMF进行主成分分析(PCA),以降维并提取最具代表性的特征。PCA可以帮助我们减少数据的维度,去除噪音,提高模型的泛化能力。 接着,我们将使用长短期记忆网络(LSTM)来构建预测模型。LSTM是一种能够捕捉时间序列数据长期依赖关系的循环神经网络,适合处理具有时间特性的光伏功率数据。
基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型是一种结合了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的复杂回归序列预测方法。下面分别介绍这三个组成部分的基本原理以及它们是如何结合在一起的。
本发明公开了一种基于EMDPCALSTM的多变量输入光伏功率预测方法,利用经验模态分解方法将5种环境序列进行分解,得到不同时间尺度下的本征模态分解和剩余分量,将环境序列分解为各种不同的波动序列;利用主成分分析方法筛选出影响光伏输出功率的关键因子,降低模型输入参数的维度,消除由EMD分解得到的不同波动序列的冗余性和相关...
1.一种基于EMD-PCA-LSTM的多变量输入光伏功率预测方法,其特征在于, 步骤一:获取光伏电站实际生产中逆变器下的列阵光伏功率的实测功率时间序列数据,以及光伏阵区对应的环境检测仪采集的太阳辐照度、相对湿度、空气温度、组件温度、大气压力5种环境序列数据,组成光伏功率预测的实测样本数据集; 步骤二:对光伏功率预测的实...
基于EMD-PCA-LSTM的微电网负荷预测仿真软件是由湘潭大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0774621,属于分类,想要查询更多关于基于EMD-PCA-LSTM的微电网负荷预测仿真软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
动的特点,提出一种基于 EMD-PCA-LSTM 的光伏输出功率预测模型。利用经验模态分解[20(] empirical mode decomposition,EMD)方法首先将 5 种环境序列进行分解,得到不同时间尺度下的本征模态分量和剩余分量,通过将环境序列分解为各种不同的特征波动序列和细节性,从而将原始环境信号中存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来...