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。
主成分分析(PCA): PCA是一种降维技术,用于在保留数据集中大部分变异性的同时减少数据的维度。它通过正交变换将可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量,这些不相关变量称为主成分。PCA可以提取数据中最重要的特征,减少模型的复杂度,并且有助于去除噪声。 长短期记忆网络(LSTM): LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN...
主成分分析(PCA): PCA是一种降维技术,用于在保留数据集中大部分变异性的同时减少数据的维度。它通过正交变换将可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量,这些不相关变量称为主成分。PCA可以提取数据中最重要的特征,减少模型的复杂度,并且有助于去除噪声。 长短期记忆网络(LSTM): LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN...
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。 最后,我们将对模型进行训练...
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。
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。
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。
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...
基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型 张雲钦、程起泽、蒋文杰2,刘晓峰、沈亮2,陈泽华1 (1.太原理T.大学大数据学院，太原030024; 2.晋能清洁能源有限公司，太原030024)摘要：提高光伏发电功率®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...
经过EMD分解得到的数据序列充实了特征序列的数量,但是输入变量的维数也随之增多。为了在提高预测精度的同时,保持LSTM网络模型的计算速度,同时克服过拟合的问题,需通过PCA对输入变量进行降维处理,在保证信息有效性和代表性的前提下,提升模型的计算效率和精度。