考虑历史相似日与组合权重的光伏功率预测

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考虑历史相似日与组合权重的光伏功率预测

更新时间：2025-11-07

- 考虑历史相似日与组合权重的光伏功率预测
- Issue 4, Pages: 87-96(2025)
- 作者机构：
  
  1. 南京师范大学电气与自动化工程学院
  2. 江苏省电力试验研究院有限公司
  3. 国电南瑞科技股份有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： N941.5;TM615
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (4): 87-96.
DOI：

[J]. 2025, (4): 87-96. DOI：

摘要

针对传统预测模型在光伏功率潜在特性的挖掘上存在局限性的问题，提出一种基于相似日聚类及多混合模型组合加权的预测模型。利用Pearson相关性系数选取重要气象特征，并采用模糊C均值聚类将历史日划分为晴天、多云、阴天和雨雪天气4种天气类型；利用完全集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise

CEEMDAN）将历史光伏功率分解成若干个子序列，并将各个子序列分别通过卷积网络（convolutional neural network

CNN）、长短期记忆网络（long short-term memory

LSTM）与注意力机制（attention）的混合网络模型加以训练；使用灰色关联分析法将（least squares support vector regression

LSSVR）模型的结果与CNN-LSTM-Attention模型的预测结果进行组合，以获得最终的预测结果。算例分析结果表明，所提模型可以提高预测的精度，并能够更好地捕捉天气的波动性。

Abstract

关键词

Keywords

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