基于QMD-HBi GRU的短期光伏功率预测方法OA北大核心CSTPCD

为了解决光伏功率数据固有的强不确定性导致单一预测模型预测精度不高的问题,提出一种基于二次模态分解和混合双向门控循环单元模型(hybrid bi-directional gated recurrent unit, HBiGRU)的短期光伏功率预测方法。首先,为应对光伏功率数据的不确定性,基于自适应噪声完备集合经验模态分解、样本熵和变分模态分解对光伏功率数据进行处理,得到一系列较为平稳的本征模函数分量;其次,构建HBi GRU模型以充分挖掘各分量与光伏功率影响因素之间的特征关系,得到各分量预测结果;最后,将各分量预测结果叠加得到短期光伏功率预测结果。以澳大利亚某地光伏电站数据进行测试,仿真结果表明:所提集成预测模型能够有效提高短期光伏功率预测精度,与其他预测模型相比,其归一化平均绝对误差和均方根误差分别降低了3.21%和5.04%,决定系数提高了22.7%。