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基于MPA-LSTM模型和Bootstrap方法的短期光伏功率区间预测
基于MPA-LSTM模型和Bootstrap方法的短期光伏功率区间预测
摘要：光伏发电是一种环境友好的可再生能源，对于光伏发电系统的功率预测是提高其经济性和稳定性的关键任务之一。本文提出了一种基于MPA-LSTM模型和Bootstrap方法的短期光伏功率区间预测方法。首先，利用多粒度小波包分解对光伏功率时间序列进行特征提取，得到多个不同频率的子序列。然后，利用MPA算法将这些子序列转化成一维特征向量。接下来，采用LSTM模型对特征向量进行训练，并得到单点功率预测结果。最后，利用Bootstrap方法构建置信区间，给出短期功率预测的区间估计。
关键词：光伏功率预测，MPA-LSTM模型，Bootstrap，区间估计
1.引言
随着全球气候变化和环境污染问题的日益严重，新能源的开发和利用变得尤为重要。作为一种电力清洁生产和可持续发展的解决方案，光伏发电得到了广泛的关注和研究。然而，光伏发电系统的不稳定性和波动性给电网的安全运行和经济性带来了挑战。因此，提高光伏功率预测的准确性和可靠性对于优化光伏发电系统的调度和规划至关重要。
2.相关工作
许多方法已经被应用于光伏功率预测，包括基于物理模型的方法和基于数据驱动的方法。基于物理模型的方法通常基于光照和温度等气象变量以及光伏发电系统的特性来建立数学模型进行预测。然而，这些方法通常需要复杂的传感器和数据采集系统，并且对模型参数的准确性和可靠性要求较高。相比之下，基于数据驱动的方法不需要对发电系统进行深入的了解，只需要光伏发电功率的历史数据即可进行预测。
3.MPA-LSTM模型
MPA-LSTM模型是本文提出的基于多粒度小波包分解和LSTM模型的光伏功率预测模型。首先，利用多粒度小波包分解将光伏功率时间序列分解成多个不同频率的子序列。然后，对每个子序列应用MPA算法提取特征，得到一维特征向量。接下来，利用LSTM模型对特征向量进行训练，并得到单点功率预测结果。
4.Bootstrap方法
Bootstrap是一种统计学上的重抽样方法，通过对原始数据的重复抽样得到多个样本，并利用这些样本进行区间估计。在本文中，我们将Bootstrap方法应用于光伏功率预测中，通过对原始功率时间序列的重复抽样得到多个样本，然后利用这些样本构建置信区间。最终，我们得到了短期光伏功率预测的区间估计值。
5.实验设计与结果分析
本文实验使用了某光伏电站的历史功率数据进行验证。将数据集划分为训练集和测试集，并采用交叉验证的方法进行模型选择和参数调优。实验结果表明，与其他方法相比，MPA-LSTM模型结合Bootstrap方法能够提供更为准确和稳定的短期光伏功率区间预测。
6.结论
本文提出了一种基于MPA-LSTM模型和Bootstrap方法的短期光伏功率区间预测方法。通过利用多粒度小波包分解和MPA算法对光伏功率数据进行特征提取，得到了一维特征向量。利用LSTM模型对特征向量进行训练，得到单点功率预测结果。最后，通过Bootstrap方法构建置信区间，给出短期功率预测的区间估计。实验证明，该方法能够提供准确和可靠的光伏功率区间预测结果，具有较高的实用性和适用性。
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