基于MODWT-CEEMDAN-Transformer-BiTCN的短期光伏功率区间预测

田博; 熊国江; 刘夜雨; 吴晨昊

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0696

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基于MODWT-CEEMDAN-Transformer-BiTCN的短期光伏功率区间预测

更新时间：2026-10-15

- 基于MODWT-CEEMDAN-Transformer-BiTCN的短期光伏功率区间预测
- 基于MODWT-CEEMDAN-Transformer-BiTCN的短期光伏功率区间预测
- 太阳能学报 2026年47卷第9期页码：252-259
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- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0696
  中图分类号： TM615
- 网络首发：2026-10-10，
  
  纸质出版：2026
- 稿件说明：
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田博, 熊国江, 刘夜雨, 等. 基于MODWT-CEEMDAN-Transformer-BiTCN的短期光伏功率区间预测[J]. 太阳能学报, 2026,47(9):252-259.

田博, 熊国江, 刘夜雨, et al. 基于MODWT-CEEMDAN-Transformer-BiTCN的短期光伏功率区间预测[J]. 2026, 47(9): 252-259.
田博, 熊国江, 刘夜雨, 等. 基于MODWT-CEEMDAN-Transformer-BiTCN的短期光伏功率区间预测[J]. 太阳能学报, 2026,47(9):252-259. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0696.

田博, 熊国江, 刘夜雨, et al. 基于MODWT-CEEMDAN-Transformer-BiTCN的短期光伏功率区间预测[J]. 2026, 47(9): 252-259. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2025-0696.

摘要

提出一种基于最大重叠离散小波变换（MODWT）

融合自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）算法、双向时序卷积网络（BiTCN）与Transformer架构

构建一套面向光伏出力的区间预测组合模型。首先使用MODWT和CEEMDAN将光伏功率时间序列进行双重分解得到本征模态函数分量;其次根据斯皮尔曼相关系数将本征模态函数（IMF）划分为时序分量和随机分量;然后采用Transformer和BiTCN对时序分量和随机分量分别进行预测

并将两个通道的预测结果融合重构

获得点预测值;基于核密度估计方法

对点预测结果进行扩展

最终得到区间预测结果。算例表明

使用时域与时频域结合的双重信号分解

集成BiTCN与Transformer的双通道模型预测

相比于其他预测模型

准确度平均提升了29.36%。

Abstract

This paper proposes a hybrid interval prediction model for Photovoltaic （PV） output by integrating the maximal overlap discrete wavelet transform （MODWT）

complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise （CEEMDAN）

Bi-directional Temporal Convolutional Network （BiTCN） and Transformer architecture. Firstly

MODWT and CEEMDAN are applied to perform dual decomposition of the PV power time series

yielding intrinsic mode function components. Secondly

the IMFs are categorized into temporal and stochastic components based on their Spearman correlation coefficients. Subsequently

the temporal components are predicted using Transformer

while the stochastic components are predicted using BiTCN. The prediction results from both pathways are then reconstructed to obtain point forecasts. Finally

the point forecasts are expanded into prediction intervals using a kernel density estimation method. Validation on actual case studies demonstrates that this approach

leveraging dual signal decomposition （time and time-frequency domains） and integrating the dual-channel network architecture （BiTCN and Transformer）

achieves an average accuracy improvement of 29.36 % compared to other benchmark prediction models.

关键词

Keywords

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