基于EMD-KPCA-LSTM组合模型在光伏发电功率预测中的应用研究

最新推荐文章于 2025-11-30 20:04:49 发布

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#lstm #机器学习 #深度学习

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摘要：针对光伏发电功率序列非线性、非平稳的特点，本文提出一种EMD-KPCA-LSTM组合预测模型。首先利用经验模态分解（EMD）将原始光伏功率及相关特征分解为若干本征模态函数（IMF）及残余项，实现多尺度特征提取；随后采用核主成分分析（KPCA）对IMF特征降维，压缩冗余信息；最终将降维后的特征输入长短期记忆网络（LSTM），完成光伏发电功率短期预测。以北半球某光伏电站实测数据为例，对比单一LSTM模型、EMD-LSTM模型与所提EMD-KPCA-LSTM模型。结果表明，本文模型在RMSE、MAE、MAPE和R²等指标上均优于对比模型，预测精度和稳定性更高，为光伏电站运行调度提供参考。

环境配置

开发工具：Matlab R2020b、R2025b
操作系统：Windows 11

硬件配置

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置

该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。

项目概述

随着高比例光伏发电接入电力系统，光伏发电功率的高精度短期预测成为保障电网安全稳定运行和提升可再生能源消纳能力的关键问题。针对光伏功率时间序列具有显著非线性、非平稳和多尺度特征的特点，本文提出一种基于经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）与长短期记忆网络（LSTM）的 EMD-KPCA-LSTM 组合预测模型。

首先，利用 EMD 对原始光伏功率及相关气象特征进行多尺度分解，获得若干本征模态函数（IMF）及残余项，从而分离不同频段的波动成分；其次，将各尺度 IMF 重构形成高维特征集，并引入 KPCA 对其进行非线性降维，削弱特征间冗余相关性，保留主要非线性特征，提高特征表示的紧凑性和鲁棒性；在此基础上，将 KPCA 降维后的特征作为 LSTM 网络输入，构建光伏发电功率短期预测模型。

以北半球某光伏电站实测数据为对象，分别建立单一 LSTM 模型、EMD-LSTM 模型和本文提出的 EMD-KPCA-LSTM 模型进行对比试验，并采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和决定系数（R²）等指标对预测性能进行评估。实验结果表明，EMD-KPCA-LSTM 模型在预测精度、拟合优度及对功率波动的适应能力方面均优于对比模型，能够有效抑制非平稳噪声干扰，提升光伏发电功率短期预测的稳定性与可靠性，为光伏电站优化调度及电网运行提供一定的理论参考与工程依据。