【摘 要】
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针对光伏发电功率的波动性、光伏出力受各种气象特征影响以及传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性等问题，文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量，将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上，使用DropB
【基金项目】
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国家自然科学基金（51507157）；
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针对光伏发电功率的波动性、光伏出力受各种气象特征影响以及传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性等问题，文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量，将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上，使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中的信息协同的效果，并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响，量化各气象因素对光伏发电的影响，从而提高预测精度。基于江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验，结果表明本文预测方法的RMSE为0.62 MW，MAPE为2.03%。
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