基于DCEC-2D聚类和MB-TSMixer-BiKSA Net模型的超短期光伏功率预测

毕贵红; 李玉洪; 杨 毅; 杨 楠; 王小玲; 陈世语

doi:10.20204/j.sp.2025.11012

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基于DCEC-2D聚类和MB-TSMixer-BiKSA Net模型的超短期光伏功率预测

新能源并网与高精度预测 | 更新时间：2025-12-10

- 基于DCEC-2D聚类和MB-TSMixer-BiKSA Net模型的超短期光伏功率预测
- Ultra-short-term Photovoltaic Power Forecasting Based on DCEC-2D Clustering and MB-TSMixer-BiKSA Net Model
- 智慧电力 2025年53卷第11期页码：99-108
- 作者机构：
  
  昆明理工大学电力工程学院,云南,昆明,650500
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.11012
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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毕贵红,李玉洪,杨毅,杨楠,王小玲,陈世语.基于DCEC-2D聚类和MB-TSMixer-BiKSA Net模型的超短期光伏功率预测[J].智慧电力,2025,53(11):99-108.

BI Guihong, LI Yuhong, YANG Yi, et al. Ultra-short-term Photovoltaic Power Forecasting Based on DCEC-2D Clustering and MB-TSMixer-BiKSA Net Model[J]. 2025, 53(11): 99-108.
毕贵红,李玉洪,杨毅,杨楠,王小玲,陈世语.基于DCEC-2D聚类和MB-TSMixer-BiKSA Net模型的超短期光伏功率预测[J].智慧电力,2025,53(11):99-108. DOI： 10.20204/j.sp.2025.11012.

BI Guihong, LI Yuhong, YANG Yi, et al. Ultra-short-term Photovoltaic Power Forecasting Based on DCEC-2D Clustering and MB-TSMixer-BiKSA Net Model[J]. 2025, 53(11): 99-108. DOI： 10.20204/j.sp.2025.11012.

摘要

针对现有光伏发电功率预测中存在的聚类特征单一、特征提取不足及预测精度低等问题，提出一种基于二维卷积深度卷积嵌入聚类（DCEC-2D）和多分支时间序列混合器-双向门控循环单元-KAN-自注意力网络（MB-TSMixer-BiKSA Net）的超短期光伏功率预测方法。该方法通过结合DCEC-2D聚类、变分模态分解-经验小波变换（VMD-EWT）双模态分解与MB-TSMixer-BiKSA Net模型，实现了对典型工况的精准聚类和对复杂特征的有效融合，从而完成高精度的功率预测。算例分析表明，所提方法在超短期光伏功率预测中表现优异，其平均绝对百分比误差（EMAP）和决定系数（R2）指标显著优于对比模型，表现出较强的精度和鲁棒性。

Abstract

To address the issues of single clustering features， insufficient feature extraction， and low prediction accuracy in existing photovoltaic power forecasting methods， this paper proposes an ultra-short-term forecasting approach based on two-dimensional convolutional deep convolutional embedded clustering （DCEC-2D） and a multi-branch time series mixer-bidirectional gated recurrent unit-kolmogorov-arnold network-self-attention model （MB-TSMixer-BiKSA Net）. By integrating DCEC-2D clustering， variational mode decomposition-empirical wavelet transform （VMD-EWT） dual-modal decomposition， and the MB-TSMixer-BiKSA Net model， the method achieves accurate clustering of typical operating conditions and effective fusion of complex features， thereby realizing high-precision power forecasting. Case study results demonstrate that the proposed method performs excellently in ultra-short-term photovoltaic power forecasting， with its mean absolute percentage error （EMAP） and coefficient of determination （R2） metrics significantly outperforming those of comparative models， exhibiting strong accuracy and robustness.

关键词

Keywords

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雷柯松，吐松江·卡日，伊力哈木·亚尔买买提，等.基于WGAN-GP和CNN-LSTM-Attention的短期光伏功率预测[J].电力系统保护与控制，2023，51（9）：108-118.

杨康，李蓝青，李艺丰，等.一种新型分布式光伏出力区间预测方法[J].发电技术，2024，45（4）：684-695.

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白雅玲，周亚同，刘君.基于深度卷积嵌入聚类的日负荷曲线聚类分析[J].电网技术，2022，46（6）：2104-2113.

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LEE Y，JEONG J.TSMixer-and transfer learning-based highly reliable prediction with short-term time series data in small-scale solar power generation systems[J].Energies，2025，18（4）：765-765.

LI Y，LIU S，WU J，et al.Multi-scale Kolmogorov-Arnold Network （KAN）-based linear attention network：multi-scale feature fusion with KAN and deformable convolution for urban scene image semantic segmentation[J].Remote Sensing，2025，17（5）：802- 802.

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DRAGOMIRETSKIY K，ZOSSO D.Variational mode decomposition[J].IEEE transactions on signal processing，2014，62（3）：531-544.

GILLES J.Empirical wavelet transform[J].IEEE Transactions on Signal Processing，2013，61（16）：3999-4010.

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毕贵红，赵鑫，陈臣鹏，等.基于多通道输入和PCNN-BILSTM的光伏发电功率超短期预测[J].电网技术，2022，46（9）：3463-3476.

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