基于EEMD-Kmeans...LSTM的短期光伏功率预测_朱坤.pdf

基于EEMD-Kmeans-LSTM的短期光伏功率预测讲解了针对光伏功率数据波动性和不稳定性的特点，提出了一种组合预测模型。该模型结合了集成经验模态分解（EEMD）、K均值聚类算法（Kmeans）和蚁狮优化（ALO）算法优化的长短期记忆神经网络（LSTM）。通过对光伏功率数据进行EEMD分解，获取相应的本征模态分量（IMF）和残差项。引入Kmeans聚类对分解后的序列进行重构，以降低序列复杂度和分量数量。将重构后的子序列输入到经过ALO优化的LSTM模型中进行预测，并将各序列预测结果简单加和作为最终预测值。与广泛使用的EEMD-LSTM模型相比，该方法在预测精度上得到了显著提高。文章还通过实验验证了EEMD-Kmeans-LSTM和EEMD-Kmeans-ALO-LSTM模型的有效性，证明了其在光伏功率预测中的优越性能。基于EEMD-Kmeans-LSTM的短期光伏功率预测适用于从事太阳能光伏发电技术研究和应用的专业人士，包括但不限于电力系统工程师、能源研究人员和技术开发人员。该文档特别适合那些需要精确预测光伏功率输出以优化电网调度和管理的人士。此外，对于参与光伏电站设计、运营和维护的企业和机构，以及关注可再生能源发展的政策制定者和投资者，本文提供的技术和方法同样具有重要参考价值。它为提升光伏系统的可靠性和效率提供了新的思路和技术手段。