一种基于VMD-BiGRU-AE模型的短期光伏功率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于VMD‑BiGRU‑AE模型的短期光伏功率预测方法，包括以下步骤：S01：将预处理后的光伏功率数据经过VMD算法分解为k个不同频率的模态分量；S02：计算不同模态分量的排列熵，根据各分量的排列熵值将不同分量合并为n个重组序列；S03：将重组后的序列矩阵与影响光伏功率的特征信息矩阵拼接，分别将其输入BiGRU‑AE模型中进行预测；S04：将输出的预测值重构相加，得到最后的预测值并分析误差，所述BiGRU‑AE模型能够充分地挖掘时序信息，所述影响光伏功率的特征信息矩阵采用自注意力机制，根据数据内部自身的相关性分配注意力资源，更容易提取全局信息，从而提高了运算效率和准确率，总体来说，该方法能提高预测精度并提升预测效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光伏发电功率预测，尤其是涉及一种基于vmd-bigru-ae模型的短期光伏功率预测方法。

技术介绍

1、由于化石能源的逐渐耗竭和环境污染的日益严重，推动新能源替代传统化石能源已成为全球各国的共识，电力作为我国基础能源的重要组成部分，其中光伏发电技术已经成为中国解决资源与环境的重要手段之一，光伏发电的输出功率会受到气象因素及硬件温度、电压、电流等影响，因此，精确的光伏发电功率预测有助于降低光伏并网后产生的负面影响，确保电网安全稳定运行。

2、现有技术中常采用的光发电功率预测方法包括：物理方法：主要是使用预测的未来太阳辐射强度，再通过物理方程对光伏系统建模，从而对光伏发电功率进行间接预测，该方法存在建模复杂、对输入数据精度要求高等缺点；统计方法：使用历史数据，统计并分析其内在的规律从而对光伏功率进行预测，该方法对复杂的非线性光伏数据处理能力较弱，无法准确有效地提取特征信息进行预测；人工智能算法：在处理非线性数据时表现出更好的性能，并且具备更高的容错能力，但目前的人工智能模型存在一定的问题，其预测精度不是很高。>

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于VMD-BiGRU-AE模型的短期光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于VMD-BiGRU-AE模型的短期光伏功率预测方法，其特征在于，所述步骤S01中的VMD算法的具体步骤为：

3.根据权利要求2述的一种基于VMD-BiGRU-AE模型的短期光伏功率预测方法，其特征在于，所述uk和wk的求解步骤如下：

4.根据权利要求1述的一种基于VMD-BiGRU-AE模型的短期光伏功率预测方法，其特征在于，所述步骤S03中VMD-BiGRU-AE模型采用GRU的变体BiGRU结构，BiGRU由两层方向相反的GR...

【技术特征摘要】

1.一种基于vmd-bigru-ae模型的短期光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于vmd-bigru-ae模型的短期光伏功率预测方法，其特征在于，所述步骤s01中的vmd算法的具体步骤为：

3.根据权利要求2述的一种基于vmd-bigru-ae模型的短期光伏功率预测方法，其特征在于，所述uk和wk的求解步骤如下：

4.根据权利要求1述的一种基于vmd-bigru-ae模型的短期光伏功率预测方法，其特征在于，所述步骤s03中vmd-bigru-ae模型采用gru的变...

【专利技术属性】
技术研发人员：王世青，廖俊龙，李霞，卢秋郁，詹鑫，杨春萍，芦劼，香静，王建红，孟祥军，王炯程，韩生龙，李凯，谢鹏，傅永康，胡昭杰，张文斌，邓琳，薛文斌，张高宇，姚伟，邹德凡，何雨辰，刘凯波，马振峰，蔡润楷，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司，
类型：发明
国别省市：