基于气象因素深度挖掘的BiLSTM光伏发电短期功率预测

简介：
本研究利用BiLSTM模型，结合多种气象因素，深入分析并优化短期光伏发电功率预测技术，提升预测准确性。 传统光伏发电功率预测面临的问题在于气象因素特征提取不够综合与精确，导致预测精度不高。为了更全面地挖掘气象条件对光伏输出的影响，并有效利用深度学习技术在非线性拟合方面的优势，本段落提出了一种基于充分考虑气象因素影响的双向长短期记忆（BiLSTM）网络模型来实现光伏发电短时间内的功率预测。 此方法首先对原始数据进行异常值和标准化处理。然后采用K近邻算法(KNN)从外界温度、湿度、压强等多种气象变量中筛选出关键的影响因子，重构相关多元数据序列。在确定输入层的时间步长、网络层数及各层的维数等超参数的最佳配置方案之后，构建了BiLSTM模型。实验结果表明，与KNN、深度信念网络(DBN)、BiLSTM和PCA-LSTM等经典方法相比，本段落提出的基于KNN-BiLSTM的方法在光伏发电短期功率预测精度上具有明显优势。