【摘 要】
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为提高光伏发电系统功率超短期预测的准确性，提出一种基于EEMD-LSTM的光伏电站超短期预测模型。该模型选取某50 MW光伏电站2017年功率数据作为样本，根据天气因素分类指标将天气情况分为非突变天气和突变天气两大类，利用EEMD将分类天气的历史功率数据分解为IMF1～IMF5和剩余分量，计算各个分量与原始数据之间的相关性并将强相关的分量送入LSTM神经网络，叠加各子分量结果得到最终的光伏功率预测
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61603212）；
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为提高光伏发电系统功率超短期预测的准确性，提出一种基于EEMD-LSTM的光伏电站超短期预测模型。该模型选取某50 MW光伏电站2017年功率数据作为样本，根据天气因素分类指标将天气情况分为非突变天气和突变天气两大类，利用EEMD将分类天气的历史功率数据分解为IMF1～IMF5和剩余分量，计算各个分量与原始数据之间的相关性并将强相关的分量送入LSTM神经网络，叠加各子分量结果得到最终的光伏功率预测结果，同步搭建BP、SVM、KNN和LSTM模型与所提模型进行误差对比。结果表明：天气因素对光伏输出功率有较大影响；单一模型对功率波动较大的突变天气进行预测时会产生较大误差；功率数据经过EEMD分解，可充分提取细节特征，使得EEMD-LSTM耦合模型较LSTM模型在eRMSE、eMAPE、eTIC上分别提升21.23%、11.92%、25.67%。所提模型可有效提高光伏功率超短期预测的准确度，满足光伏发电系统超短期预测的要求。
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