基于多变量时序分解与多模型的光伏发电功率预测方法
摘要:
本发明属于信息技术领域,公开了一种基于多变量时序分解与多模型组合的光伏发电功率预测方法,该方法包括:相关性筛选、季节性趋势分解、时域和频域注意力、多模型融合预测、零出力调整。本发明确定基于多变量时序分解与多模型组合的预测方法在光伏发电功率预测中具有最优效果。该模型成功整合了STL分解、BiLSTM和TCN、时域和频域注意力机制的优势,既能精细捕捉光伏功率的季节性循环模式,又能准确建模其长期趋势演变,从而实现对光伏功率输出的精准预测,为光伏电站的运行优化、虚拟电厂调度及能源市场决策提供了有力支持。
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