光伏功率预测新方法：EMD-KPCA-LSTM 模型

为了提高光伏功率预测精度，保障电力系统稳定运行，本项目提出了一种结合经验模态分解 (EMD)、核主成分分析 (KPCA) 和长短期记忆神经网络 (LSTM) 的新型预测模型。

模型亮点

  • 多因素分析: 模型充分考虑了影响光伏输出功率的四种环境因素。
  • 非线性特征提取: 利用 EMD 分解环境因素序列，获取不同时间尺度上的数据信号变化，降低序列非平稳性。
  • 降维与去冗余: 采用 KPCA 提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入维度。
  • 动态时间建模: 使用 LSTM 网络对多变量特征序列进行动态时间建模，实现对光伏发电功率的精准预测。

代码优势

  • 改进算法: 采用 KPCA 代替传统 PCA，进一步提升预测精度。
  • 模块化设计: 代码结构清晰，易于理解和修改。
  • 扩展性强: 可根据需要灵活调整模型组件，例如：
    • 将 EMD 替换为 VMD、CEEMDAN、EEMD 等分解算法。
    • 将 LSTM 替换为 GRU、BiLSTM 等改进模型性能。

实验结果

实验结果表明，相较于传统方法，该模型显著提高了光伏功率预测精度。

相关资源

项目代码和参考文献可参考 [链接地址]。