基于KOA驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention光伏功率组合预测模型研究

王潇添; 李泽林; 詹莹; 王旭; 许野

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0114

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基于KOA驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention光伏功率组合预测模型研究

更新时间：2026-07-22

- 基于KOA驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention光伏功率组合预测模型研究
- 基于KOA驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention光伏功率组合预测模型研究
- 太阳能学报 2026年47卷第6期页码：676-688
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0114
  中图分类号： TM615
- 网络首发：2026-07-08，
  
  纸质出版：2026
- 稿件说明：
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王潇添, 李泽林, 詹莹, 等. 基于KOA驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention光伏功率组合预测模型研究[J]. 太阳能学报, 2026,47(6):676-688.

王潇添, 李泽林, 詹莹, et al. 基于KOA驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention光伏功率组合预测模型研究[J]. 2026, 47(6): 676-688.
王潇添, 李泽林, 詹莹, 等. 基于KOA驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention光伏功率组合预测模型研究[J]. 太阳能学报, 2026,47(6):676-688. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0114.

王潇添, 李泽林, 詹莹, et al. 基于KOA驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention光伏功率组合预测模型研究[J]. 2026, 47(6): 676-688. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0114.

摘要

针对现有深度学习预测模型在训练过程中存在的时间较长、易陷入局部最优解等问题

提出一种基于开普勒优化算法（KOA）驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention短期光伏出力预测方法。该方法首先利用皮尔逊相关系数法对关键气象因素进行筛选;随后采用灰色关联度（GRA）法确定待预测日的历史相似日

并通过KOA对变分模态分解（VMD）的参数进行优化

进而对历史相似日的出力序列进行分解

从而生成高质量的模型训练样本集;最后

基于KOA-CNN-BiGRU-Attention算法构建光伏出力组合预测模型

以实现光伏出力的精准预测。在云南和甘肃两地光伏电站的实际应用表明

该模型的均方根误差（RMSE）分别为0.2540、2.7981 MW

平均绝对百分比误差（MAPE）分别为0.0234、1.1699。与其他组合预测模型相比

所提基于KOA驱动的VMD-CNN-BiGRU-Attention模型在时空特征捕捉能力方面具有显著优势

并在预测精度和稳定性上表现出优越性

展现了其在光伏发电预测领域的广阔应用潜力。

Abstract

To address the challenges of existing deep learning prediction models

such as long training times and a tendency to fall into local optimum

this paper proposes an innovative KOA-driven VMD-CNN-BiGRU-Attention method for short-term photovoltaic （PV） output power prediction. Firstly

the Pearson correlation coefficient is employed to identify key meteorological factors. Then

the grey relational analysis （GRA） method is used to determine the historical similarity days for the predicted days. The Keplerian Optimization Algorithm （KOA） is then used to optimize the parameters of variational mode decomposition （VMD）

which decomposes the output sequences of historical similarity days to generate a high-quality training sample set. Finally

the VMD-CNN-BiGRU-Attention model

driven by KOA

is constructed to achieve accurate PV output power prediction. Practical applications at PV power stations in Yunnan and Gansu show that the model achieves RMSE values of 0.2540 MW and 2.7981 MW

and MAPE values of 0.0234 and 1.1699

respectively. Compared with other combined prediction models

the proposed KOA-driven VMD-CNN-BiGRU-Attention model demonstrates superior ability to capture spatiotemporal features

offering significant improvements in prediction accuracy and stability. These results highlight the broad application potential of the model in PV power generation prediction.

关键词

Keywords

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