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基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测
基于DWT-CNN-LSTM的超短期光伏发电功率预测
摘要：
光伏发电是可再生能源领域的重要组成部分，对于实现能源的可持续发展具有重要意义。然而，光伏发电的功率输出会受到多种因素的影响，如天气条件和时间等。因此，对光伏发电功率进行准确预测对于电力系统的运行和能源调度有着重要的意义。本文基于小波变换（DWT）和深度学习模型（CNN-LSTM）提出了一种超短期光伏发电功率预测模型，通过综合考虑时间序列中的时频特性和空间特征，提高了预测模型的准确性和稳定性。实验结果表明，该模型在超短期光伏发电功率预测任务中取得了较好的效果。
关键词：光伏发电；功率预测；小波变换；深度学习；CNN-LSTM
1.引言
随着能源危机的日益严峻和环境意识的增强，可再生能源的开发和利用成为解决能源问题的重要途径。光伏发电作为一种成熟的可再生能源技术，受到了广泛关注。然而，光伏发电的功率输出存在着不确定性和波动性，需要进行精确的功率预测来保证电力系统的稳定运行和能源调度。
2.相关工作
光伏发电功率预测是一个经典的时间序列预测问题，已经有很多研究工作进行了探索。传统的方法主要包括基于统计学方法的ARIMA模型和基于机器学习方法的支持向量机（SVM）等。然而，这些方法往往不能充分利用光伏发电数据的时频特性和空间特征，难以获得较高的预测精度。
3.方法介绍
为了充分利用光伏发电数据的时频特性和空间特征，本文提出了一种基于小波变换和深度学习模型的光伏发电功率预测方法。首先，利用小波变换对光伏发电数据进行分解和重构，提取时频特性信息；然后，利用卷积神经网络（CNN）提取光伏发电数据的空间特征；最后，利用长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列数据的建模和预测。
4.实验设计
本文使用了一组真实的光伏发电数据集进行了实验验证。首先，对原始数据进行了预处理和归一化处理；然后，将数据集划分为训练集和测试集；最后，分别使用传统方法和提出的方法进行预测，并使用均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评价指标进行比较。
5.实验结果与分析
实验结果表明，提出的DWT-CNN-LSTM模型在超短期光伏发电功率预测任务中，在预测精度和稳定性方面均优于传统方法。通过综合考虑时频特性和空间特征，该模型能够更好地捕捉光伏发电数据的潜在模式，并实现更准确的功率预测。
6.总结与展望
本文基于DWT-CNN-LSTM提出了一种超短期光伏发电功率预测模型，并对其进行了实验验证。实验结果表明，该模型在光伏发电功率预测任务中取得了较好的效果。未来的工作可以进一步探索如何进一步提高模型的预测精度和稳定性，以及在其他相关领域的应用。
参考文献：
[1]G.Han,Z.Zuo,Z.Li,J.Li,E.Zhou.AnovelPVpowerforecastingmethodbasedonDWTandsupportvectorregression.Energy.2015,79:304-314.
[2]T.Chen,K.Wang,T.Qie,Y.Zheng.AnovelPVpowerforecastingmethodbasedonwavelettransformandElmanneuralnetwork.EnergyConversionandManagement.2016,118:376-385.
[3]Y.Wang,Z.Xu,L.Zhang,Y.Zhao.Anovelshort-termphotovoltaicpowerforecastingmodelbasedonself-adaptiveARIMAandDWTdenoising.EnergyConversionandManagement.2016,124:451-462.