毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景

1.1 光伏功率预测意义

在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：

• 电网调度难度增加（±15%功率波动）
• 电力市场交易风险提升
• 光储协同控制效率降低

1.2 技术挑战

• ​多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存
• ​非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系
• ​数据模态差异：数值天气预报(NWP)与SCADA数据存在时空不匹配

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二、模型总体架构

2.1 创新点说明

1. ​天气模式聚类：采用改进轮廓系数确定K-means最佳聚类数
2. ​自适应信号分解：通过排列熵优化EMD端点效应
3. ​双通道特征提取：BiLSTM并行处理气象因子与功率分量
4. ​动态权重分配：引入时间注意力机制聚焦关键模态

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三、核心模块详解

3.1 天气模式