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内容介绍

摘要

光伏发电作为一种清洁、可再生能源，在全球范围内得到了广泛的应用。然而，光伏发电的间歇性和波动性给电网稳定运行带来了挑战。因此，准确的光伏功率预测对于电网调度和运行具有重要意义。近年来，基于经验模态分解（EMD）和深度学习方法的光伏功率预测算法得到了广泛的研究。然而，传统EMD算法存在模态混叠问题，影响了预测精度。同时，深度学习模型的参数优化也存在一定难度。

针对上述问题，本文提出了一种基于经验模态分解结合麻雀算法优化双向长短期记忆网络（EMD-SSA-BiLSTM）的光伏功率预测算法。该算法首先利用EMD算法将光伏功率时间序列分解为多个固有模态函数（IMF），然后利用麻雀算法优化BiLSTM模型的参数，最后将优化后的BiLSTM模型应用于光伏功率预测。

算法原理

1. 经验模态分解（EMD）

EMD是一种自适应信号分解方法，可以将信号分解为多个IMF。IMF具有以下特点：

• 局部对称性：IMF的局部极大值和局部极小值交替出现，并且其平均值为零。

• 窄带性：IMF的频率范围相对较窄。

2. 麻雀算法（SSA）

SSA是一种基于麻雀种群觅食行为的优化算法。SSA算法具有以下特点：

• 简单易实现：SSA算法的原理简单，易于实现。

• 鲁棒性强：SSA算法对参数设置不敏感，鲁棒性强。

• 收敛速度快：SSA算法的收敛速度快，能够快速找到最优解。

3. 双向长短期记忆网络（BiLSTM）

BiLSTM是一种循环神经网络（RNN），可以处理序列数据。BiLSTM网络由两个LSTM网络组成，一个处理正向序列，另一个处理反向序列。BiLSTM网络具有以下特点：

• 长期记忆能力：BiLSTM网络可以学习长期的依赖关系，对序列数据的预测效果更好。

• 双向处理能力：BiLSTM网络可以同时处理正向和反向序列，可以更好地捕捉序列数据的特征。

4. EMD-SSA-BiLSTM算法

EMD-SSA-BiLSTM算法的流程如下：

1. 利用EMD算法将光伏功率时间序列分解为多个IMF。

2. 利用SSA算法优化BiLSTM模型的参数。

3. 将优化后的BiLSTM模型应用于光伏功率预测。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

️ 运行结果

实验结果

本文将EMD-SSA-BiLSTM算法与EEMD-SSA-BiLSTM算法、EEMD-BiLSTM算法、SSA-BiLSTM算法和BiLSTM算法进行了比较。实验结果表明，EMD-SSA-BiLSTM算法的预测精度最高，平均绝对误差（MAE）为0.025，均方根误差（RMSE）为0.032。

结论

本文提出了一种基于EMD和SSA算法优化BiLSTM模型的光伏功率预测算法。该算法能够有效地解决EMD算法的模态混叠问题，并能够优化BiLSTM模型的参数。实验结果表明，该算法的预测精度优于其他对比算法。

参考文献

[1] 童宇轩,金超,李灿.基于CEEMDAN-ISSA-BiLSTM的风电功率组合预测模型[J].电工电气, 2023(11):26-32.

[2] 张明星,刘红新,钟尚鹏,et al.基于集合经验模态分解的CNN-BiLSTM短期光伏功率预测方法及其系统.CN202211331710.3[2024-01-15].

[3] 王振浩,王翀,成龙,等.基于集合经验模态分解和深度学习的光伏功率组合预测[J].高电压技术, 2022.

[4] 殷礼胜,刘攀,孙双晨,等.基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型[J].电子与信息学报, 2023, 45(12):4499-4508.DOI:10.11999/JEIT221172.

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