【摘 要】
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高精度的光伏功率预测才能够确保光伏电站并网运行时安全、可靠、优质、经济。对于光伏功率的预测,国内外学者已经做出了大量研究。但由于影响光伏功率预测的因素较多,并且考虑到光伏功率本身的波动性和随机性,传统的光伏功率预测方法已经难以满足当代电力系统对光伏功率预测的要求。因此,研究高精度的光伏功率预测方法意义重大。本文将深度学习中的循环门单元（GRU）应用于光伏功率的预测研究。由于光伏功率受天气类型的影响
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高精度的光伏功率预测才能够确保光伏电站并网运行时安全、可靠、优质、经济。对于光伏功率的预测,国内外学者已经做出了大量研究。但由于影响光伏功率预测的因素较多,并且考虑到光伏功率本身的波动性和随机性,传统的光伏功率预测方法已经难以满足当代电力系统对光伏功率预测的要求。因此,研究高精度的光伏功率预测方法意义重大。本文将深度学习中的循环门单元（GRU）应用于光伏功率的预测研究。由于光伏功率受天气类型的影响较大,本文用加权欧式距离的方法对原始光伏功率数据进行相似日聚类,分别对晴天、多云天气和阴雨天气进行仿真预测。神经网络超参数的设置会影响模型预测的效果,为了提高预测精度,本文将改进粒子群优化算法（IPSO）应用于寻优神经网络的超参数,主要对GRU隐藏层神经元的个数、迭代次数以及学习率进行迭代寻优,建立了IPSO-GRU的光伏功率预测模型。通过仿真实验验证了IPSO-GRU预测模型相较于GRU预测模型和传统的BP预测模型具有更好的预测精度。基于光伏功率数据的特性,提出一种互补集合经验模态分解（CEEMD）与IPSO-GRU模型相结合的组合预测方法。首先用互补集合经验模态分解将历史功率序列分解为不同频率的分量,再分别将各个子序列输入到IPSO-GRU预测模型中,最后将子序列预测的结果进行序列重构得到预测功率。实验仿真结果表明在聚类的3种天气类型下,此组合模型预测方法相较于EMD-IPSO-GRU预测模型、WD-IPSO-GRU预测模型、IPSO-GRU预测模型、GRU预测模型都具有更高的预测精度,并且在实践中具有可行性。
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