基于SOM聚类和二次分解的BiGRU超短伏功率预测

提出一种基于自组织映射网络（SOM）聚类和二次分解的双向门限循环网络（BiGRU）超短期光伏功率预测方法。首先利用SOM聚类方法将输入数据进行天气分型聚类,以应对不同天气状态对光伏功率输出特性的影响;然后采用奇异谱分析和变分模态分解相结合的二次分解方法进行原始信号分解,减少信号的波动性,降低光伏数据特征映射的复杂度;最后将分解后的信号作为输入,采用BiGRU网络进行时序信息建模,有效结合不同时刻的信号特征,进一步提升功率预测的准确率。与其他几种经典方法相比,该文方法有效提升光伏功率预测的效果。     

基于奇异谱分解和双重注意力机制的超短期光伏功率预测方法

准确的光伏功率预测可以有效促进光伏发电的安全高效利用。针对现有方法预测精度不足的问题，提出一种结合奇异谱分解（SSD）、双重注意力机制和双向门控逻辑单元（BiGRU）时序建模的超短期光伏功率预测方法。首先利用SSD降低光伏信号的随机性和波动性；然后利用BiGRU网络对分解后的信号进行时序建模，并设计了一种同时学习特征序列和时序序列的重要性权重的注意力模块，对BiGRU网络提取的特征进行权重加权；最后经过决策层获得最终的光伏功率预测结果。实验结果表明，SSD和注意力机制可以有效提升深度时序模型的光伏功率预测精度，在不同季节和不同天气情况下均优于其他几种经典方法，具有较高的实用价值。