基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和主成分分析結(jié)合長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)EMD-PCA-LSTM的光伏功率預(yù)測(cè)算法研究
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光伏功率預(yù)測(cè)一直是太陽能發(fā)電系統(tǒng)中的重要問題之一。準(zhǔn)確的光伏功率預(yù)測(cè)可以幫助優(yōu)化能源管理，提高能源利用率，降低能源成本。為了提高光伏功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，許多研究者已經(jīng)提出了各種各樣的預(yù)測(cè)算法。本文將介紹一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和主成分分析（PCA）結(jié)合長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的光伏功率預(yù)測(cè)算法研究算法流程。
首先，我們將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化等操作。接下來，我們將使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）對(duì)光伏功率數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，得到一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。這些IMF反映了不同時(shí)間尺度上的光伏功率變化規(guī)律。
然后，我們將對(duì)IMF進(jìn)行主成分分析（PCA），以降維并提取最具代表性的特征。PCA可以幫助我們減少數(shù)據(jù)的維度，去除噪音，提高模型的泛化能力。
接著，我們將使用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）來構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。LSTM是一種能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)期依賴關(guān)系的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適合處理具有時(shí)間特性的光伏功率數(shù)據(jù)。
最后，我們將對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估。我們將使用部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，然后使用剩余數(shù)據(jù)進(jìn)行模型評(píng)估。評(píng)估指標(biāo)包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等，以評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。
通過以上算法流程，我們可以得到一種結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和主成分分析的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)光伏功率預(yù)測(cè)算法。該算法能夠充分挖掘光伏功率數(shù)據(jù)的時(shí)間特性和特征信息，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，為太陽能發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行和管理提供重要參考。
總之，本文介紹了一種新穎的光伏功率預(yù)測(cè)算法研究算法流程，該算法結(jié)合了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、主成分分析和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，能夠有效提高光伏功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。希望本文的研究成果能夠?yàn)橄嚓P(guān)領(lǐng)域的研究者和工程師提供有益的參考和啟發(fā)。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集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);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[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 );
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?? 參考文獻(xiàn)
[1] 呂清泉,何斌,馬明,等.基于完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和改進(jìn)蟻群優(yōu)化的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電站出力混合預(yù)測(cè)技術(shù):CN202011542286.8[P].CN112561200A[2023-11-14].
[2] 張曉晗,馮愛民.基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期交通流量預(yù)測(cè)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2021.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2020060919.
