基于时空相关性的短期光伏出力预测混合模型

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光伏功率预测是电网优化调度、稳定运行的关键基础,为了应对传统预测模型对潜在特性发掘不到位等问题,提出了基于时空相关性的短期光伏出力预测混合模型。它由图卷积神经网络(Graph convolutional neural network ,GCN)、辛几何模态分解(Symplectic geometry mode decomposition ,SGMD)、卷积神经网络(Convolutional neural network ,CNN)和双向长短期记忆神经网络(Bi-directional long short term memory ,BiLSTM)组成。首先,建立区域光伏电站图结构,利用GCN推导出待测电站空间信息;其次,采用SGMD对输入特征进行模态分解,得到表现数据时序变化特征的多级模态子序列;最后,采用CNN-BiLSTM神经网络进行特征提取和光伏发电功率预测。实验结果表明,与多种组合预测模型相比具有更高的预测精度。
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