基于CEEMD-POA-BiLSTM的短期光伏功率预测

董伊浩; 张杰; 韩伟

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基于CEEMD-POA-BiLSTM的短期光伏功率预测

新能源发电 | 更新时间：2026-07-10

- 基于CEEMD-POA-BiLSTM的短期光伏功率预测
- 基于CEEMD-POA-BiLSTM的短期光伏功率预测
- 水力发电 2026年52卷第7期页码：108-113
- 作者机构：
  
  1. 河北民族师范学院物理与电子工程学院
  2. 承德应用技术职业学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  河北省创新能力提升计划项目(244C4301D)
- DOI：
  中图分类号： TM615;TP18
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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董伊浩, 张杰, 韩伟. 基于CEEMD-POA-BiLSTM的短期光伏功率预测[J]. 水力发电, 2026,52(7):108-113.

董伊浩, 张杰, 韩伟. 基于CEEMD-POA-BiLSTM的短期光伏功率预测[J]. 2026, 52(7): 108-113.
董伊浩, 张杰, 韩伟. 基于CEEMD-POA-BiLSTM的短期光伏功率预测[J]. 水力发电, 2026,52(7):108-113. DOI：

董伊浩, 张杰, 韩伟. 基于CEEMD-POA-BiLSTM的短期光伏功率预测[J]. 2026, 52(7): 108-113. DOI：

摘要

随着可再生能源的快速发展，光伏发电作为其重要组成部分，准确的功率预测对保障电网稳定运行和能源管理具有重要意义。为了准确对光伏功率进行预测，解决电网调度问题，本文提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、鹈鹕优化算法(POA)和长短期记忆神经网络(BiLSTM)的混合深度学习模型。首先，采用皮尔逊相关系数确定辐照度和组件温度作为模型输入。接着利用CEEMD对原始数据进行分解，以提取多尺度特征，在此基础上，引入POA算法对BiLSTM模型的初始学习率、隐藏层节点和正则化系数进行优化。最后，通过对比不同的分解算法试验验证所提出的CEEMD-POA-BiLSTM模型在短期光伏功率预测任务中表现优异，预测精度显著优于其他对比模型。

Abstract

关键词

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