基于二次分解和BiGRU的超短期光伏发电功率预测

作     者：韩博 李长青 刘卫亮 刘帅 刘长良 徐家豪 王昕 HAN Bo;LI Changqing;LIU Weiliang;LIU Shuai;LIU Changliang;XU Jiahao;WANG Xin

作者机构：华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071000 保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室河北保定071000 国家能源集团新能源技术研究院有限公司北京102209 

出 版 物：《动力工程学报》 (Journal of Chinese Society of Power Engineering)

年 卷 期：2025年第45卷第1期

页      面：62-69,79页

核心收录：

学科分类：080702[工学-热能工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家能源集团科技资助项目(GJNY-21-98) 中央高校基本科研业务费资助项目(2023JG005、2023JC010) 

主　　题：光伏发电 功率预测 二次分解 样本熵 双向门控循环单元 

摘      要：针对超短期光伏发电功率预测,提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)-变分模态分解(VMD)-双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测模型。采用CEEMDAN对光伏发电功率信号进行分解,通过样本熵和K-means方法对分解后信号进行聚类重构;再利用VMD对复杂信号进行二次分解,以削弱信号的非平稳性;将分解后各信号分量作为BiGRU模型的输入进行训练、验证和预测,然后线性叠加各信号分量预测结果,得到最终预测结果。结果表明:混合预测模型的预测精度高于单一模型,验证了混合预测模型的有效性;通过对比典型天气情况下的预测效果及各项评价指标,验证了所提出方法的通用性。