基于EEMD和LSTM的光伏功率超短期預(yù)測(cè)方法研究

基于EEMD和LSTM的光伏功率超短期預(yù)測(cè)方法研究1.引言1.1背景介紹隨著全球能源需求的不斷增長(zhǎng)和環(huán)境保護(hù)意識(shí)的提升，太陽(yáng)能光伏發(fā)電作為一種清潔、可再生的能源形式受到了廣泛關(guān)注。光伏發(fā)電系統(tǒng)具有安裝靈活、維護(hù)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)也存在輸出功率波動(dòng)性大、不確定性高等問(wèn)題。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)光伏功率對(duì)于優(yōu)化能源管理、提高電網(wǎng)穩(wěn)定性具有重要意義。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)光伏功率預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了廣泛研究，提出了多種預(yù)測(cè)模型。1.2研究意義光伏功率預(yù)測(cè)對(duì)于保障光伏發(fā)電系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行、提高電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。超短期光伏功率預(yù)測(cè)可以輔助電網(wǎng)調(diào)度人員及時(shí)調(diào)整發(fā)電計(jì)劃，降低因光伏功率波動(dòng)造成的備用容量成本。此外，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果還有助于平滑光伏發(fā)電對(duì)電網(wǎng)的影響，提高電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定性。因此，研究基于EEMD和LSTM的光伏功率超短期預(yù)測(cè)方法具有較高的實(shí)用價(jià)值和理論意義。1.3研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排本文主要研究基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）和長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏功率超短期預(yù)測(cè)方法。首先，介紹EEMD和LSTM的基本原理，分析它們?cè)诠夥β暑A(yù)測(cè)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。然后，提出一種基于EEMD和LSTM的光伏功率預(yù)測(cè)方法，并對(duì)該方法進(jìn)行設(shè)計(jì)、訓(xùn)練與驗(yàn)證。最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)與分析，驗(yàn)證所提出方法的有效性和準(zhǔn)確性。本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二章介紹EEMD方法，第三章介紹LSTM方法，第四章提出基于EEMD和LSTM的光伏功率預(yù)測(cè)方法，第五章進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與分析，第六章總結(jié)研究成果并展望未來(lái)研究方向。2.EEMD方法概述2.1EEMD原理介紹集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EnsembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD）是Ince等人于2009年提出的一種噪聲輔助的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)信號(hào)處理方法。它是對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）的改進(jìn)，旨在解決EMD在處理信號(hào)時(shí)可能出現(xiàn)的模態(tài)混疊問(wèn)題。EEMD的基本原理是在原始信號(hào)中引入白噪聲序列，通過(guò)多次重復(fù)EMD分解過(guò)程，增加分解的穩(wěn)定性和可靠性。EEMD的核心步驟如下：1.將原始信號(hào)與不同振幅的白噪聲序列相疊加；2.對(duì)疊加后的信號(hào)應(yīng)用傳統(tǒng)的EMD分解，獲得若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMFs）；3.重復(fù)上述過(guò)程多次，每次使用不同的白噪聲序列；4.將所有分解得到的IMFs進(jìn)行平均處理，以減少噪聲影響，獲得最終的IMFs。通過(guò)上述步驟，EEMD能夠有效地將復(fù)雜信號(hào)分解為多個(gè)具有物理意義的IMFs，各個(gè)IMF代表了信號(hào)中不同的頻率成分。2.2EEMD在光伏功率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用在光伏功率預(yù)測(cè)領(lǐng)域，光伏發(fā)電輸出功率受到多種因素的影響，如光照強(qiáng)度、溫度、濕度等，這些因素使得功率數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)性。EEMD方法在光伏功率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用具有以下優(yōu)勢(shì)：自適應(yīng)分解能力：EEMD能夠根據(jù)信號(hào)的特性自適應(yīng)地將其分解為多個(gè)IMFs，這有助于揭示光伏功率數(shù)據(jù)中的局部特征和趨勢(shì)信息；抗模態(tài)混疊能力：由于引入了白噪聲序列，EEMD在分解過(guò)程中能夠有效抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象，提高分解的準(zhǔn)確性；魯棒性：在面對(duì)光伏功率數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值時(shí)，EEMD展現(xiàn)出較好的魯棒性，能夠減少這些因素對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響。實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)EEMD分解得到的光伏功率數(shù)據(jù)的IMFs可以進(jìn)一步輸入到預(yù)測(cè)模型中，如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），從而提高預(yù)測(cè)的精度和可靠性。3.LSTM方法概述3.1LSTM原理介紹長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory,LSTM）是由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出的一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。傳統(tǒng)的RNN由于其循環(huán)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠有效地處理時(shí)序數(shù)據(jù)。然而，在處理長(zhǎng)距離依賴(lài)問(wèn)題時(shí)，傳統(tǒng)RNN存在梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題，導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果不佳。LSTM通過(guò)引入三個(gè)門(mén)結(jié)構(gòu)——遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén)，有效地解決了這一問(wèn)題。LSTM的核心思想在于細(xì)胞狀態(tài)（cellstate）和三個(gè)門(mén)結(jié)構(gòu)的協(xié)同工作。細(xì)胞狀態(tài)負(fù)責(zé)在序列中傳遞信息，而三個(gè)門(mén)結(jié)構(gòu)則控制信息的流入流出以及細(xì)胞狀態(tài)的更新。遺忘門(mén)（ForgetGate）：決定了哪些信息應(yīng)該從細(xì)胞狀態(tài)中被丟棄。遺忘門(mén)的輸入是當(dāng)前時(shí)刻的輸入和上一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)，輸出是一個(gè)介于0到1之間的值，1表示完全保留該信息，0表示完全丟棄。輸入門(mén)（InputGate）：決定了哪些新的信息被存儲(chǔ)在細(xì)胞狀態(tài)中。輸入門(mén)的輸入同樣為當(dāng)前時(shí)刻的輸入和上一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)，輸出包括兩部分：一個(gè)是介于0到1之間的輸入門(mén)，另一個(gè)是tanh函數(shù)處理后的新候選值。細(xì)胞狀態(tài)更新：細(xì)胞狀態(tài)由上一時(shí)刻的狀態(tài)和新的候選值通過(guò)遺忘門(mén)和輸入門(mén)進(jìn)行調(diào)整。輸出門(mén)（OutputGate）：決定了細(xì)胞狀態(tài)中的哪些信息將輸出到當(dāng)前時(shí)刻的隱藏狀態(tài)。3.2LSTM在光伏功率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用LSTM由于其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使其在處理時(shí)序數(shù)據(jù)，尤其是具有長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系的序列預(yù)測(cè)問(wèn)題中表現(xiàn)出色。光伏功率預(yù)測(cè)作為典型的時(shí)序預(yù)測(cè)問(wèn)題，受到天氣、環(huán)境等多種因素的影響，具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和不確定性。在光伏功率預(yù)測(cè)中，LSTM的應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面：特征學(xué)習(xí)：LSTM能夠自動(dòng)從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到影響光伏功率輸出的關(guān)鍵特征，如溫度、光照強(qiáng)度等。時(shí)序建模：LSTM通過(guò)其循環(huán)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，捕捉不同時(shí)間點(diǎn)之間的依賴(lài)關(guān)系，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。非線性映射：LSTM利用非線性激活函數(shù)tanh和sigmoid，能夠捕捉數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，提高模型的表達(dá)能力。超短期預(yù)測(cè)：對(duì)于光伏功率的超短期預(yù)測(cè)，LSTM可以實(shí)時(shí)處理新到達(dá)的數(shù)據(jù)，快速更新預(yù)測(cè)結(jié)果，為光伏發(fā)電系統(tǒng)的實(shí)時(shí)調(diào)控提供支持。通過(guò)以上特點(diǎn)，LSTM在光伏功率超短期預(yù)測(cè)中展現(xiàn)出較高的預(yù)測(cè)精度和實(shí)用性，為光伏發(fā)電的優(yōu)化管理提供了有效的技術(shù)手段。4基于EEMD和LSTM的光伏功率預(yù)測(cè)方法4.1方法設(shè)計(jì)本研究提出的方法結(jié)合了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。首先，采用EEMD對(duì)光伏功率時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，以降低數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性和隨機(jī)性。EEMD通過(guò)引入白噪聲序列，增強(qiáng)了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的分解能力，減少了模態(tài)混疊現(xiàn)象。分解后得到的一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF）和殘差項(xiàng)分別反映了光伏功率的多個(gè)時(shí)間尺度特征和趨勢(shì)項(xiàng)。接下來(lái)，將IMF分量和殘差項(xiàng)輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。LSTM網(wǎng)絡(luò)由于其特殊的門(mén)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，能夠有效學(xué)習(xí)序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。本方法的設(shè)計(jì)要點(diǎn)包括：1.對(duì)原始光伏功率序列進(jìn)行EEMD分解，確定合適的白噪聲幅值和分解次數(shù)。2.對(duì)分解得到的IMF分量和殘差項(xiàng)進(jìn)行特征提取，選擇合適的輸入特征。3.構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括確定隱層神經(jīng)元數(shù)量、學(xué)習(xí)率和優(yōu)化算法。4.設(shè)計(jì)合理的訓(xùn)練策略，包括批量大小、迭代次數(shù)和早停法等，以防止過(guò)擬合。4.2模型訓(xùn)練與驗(yàn)證在模型訓(xùn)練階段，將IMF分量和殘差項(xiàng)分別輸入到對(duì)應(yīng)的LSTM模型中進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過(guò)程中采用交叉驗(yàn)證方法以評(píng)估模型的泛化能力。以下是模型訓(xùn)練與驗(yàn)證的步驟：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)IMF分量和殘差項(xiàng)進(jìn)行歸一化處理，以提高模型訓(xùn)練效率。2.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集：將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，其中驗(yàn)證集用于調(diào)整模型參數(shù)和選擇最優(yōu)模型。3.訓(xùn)練LSTM模型：使用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。4.驗(yàn)證模型：使用驗(yàn)證集評(píng)估模型性能，通過(guò)比較不同模型在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)選擇最優(yōu)模型。5.模型調(diào)優(yōu)：根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以提高預(yù)測(cè)精度。4.3預(yù)測(cè)結(jié)果分析通過(guò)模型訓(xùn)練和驗(yàn)證，得到一組表現(xiàn)最優(yōu)的EEMD-LSTM模型。將這組模型應(yīng)用于測(cè)試集數(shù)據(jù)，得到光伏功率的超短期預(yù)測(cè)結(jié)果。以下是預(yù)測(cè)結(jié)果分析的幾個(gè)方面：1.對(duì)比分析：將本方法的預(yù)測(cè)結(jié)果與傳統(tǒng)的單一模型（如ARIMA、SVM等）和未結(jié)合EEMD的LSTM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，以顯示本方法的優(yōu)勢(shì)。2.誤差分析：計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果的均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）等指標(biāo)，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度。3.時(shí)序分析：將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際光伏功率時(shí)間序列進(jìn)行對(duì)比，分析模型在不同時(shí)間尺度上的預(yù)測(cè)效果。4.結(jié)果可視化：繪制預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值的對(duì)比曲線，直觀展示預(yù)測(cè)效果。通過(guò)以上分析，可以全面評(píng)估基于EEMD和LSTM的光伏功率預(yù)測(cè)方法在超短期預(yù)測(cè)方面的有效性和可行性。5實(shí)驗(yàn)與分析5.1數(shù)據(jù)集介紹本研究采用的數(shù)據(jù)集來(lái)自于我國(guó)某光伏發(fā)電站，該數(shù)據(jù)集包含了2019年全年的光伏功率輸出數(shù)據(jù)，時(shí)間間隔為15分鐘。數(shù)據(jù)集中記錄了光伏發(fā)電站的實(shí)時(shí)功率輸出、環(huán)境溫度、光照強(qiáng)度、風(fēng)速等氣象信息。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的預(yù)處理，包括缺失值填充、異常值處理等步驟，確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。5.2實(shí)驗(yàn)方法與評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)驗(yàn)方法采用了基于EEMD和LSTM的光伏功率預(yù)測(cè)模型，首先使用EEMD方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，然后對(duì)分解后的分量分別利用LSTM模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后將預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行合成得到最終的光伏功率預(yù)測(cè)值。評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括以下幾種：均方誤差（MSE）：用于衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差。平均絕對(duì)誤差（MAE）：用于評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。均方根誤差（RMSE）：用于衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的偏差。相對(duì)誤差（RE）：用于表示預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)準(zhǔn)確程度。5.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析為了驗(yàn)證本研究提出的光伏功率預(yù)測(cè)方法的有效性，我們將其與以下幾種方法進(jìn)行對(duì)比：傳統(tǒng)的時(shí)間序列分析方法（如ARIMA模型）；單一LSTM模型；基于EEMD和其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測(cè)模型（如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：與傳統(tǒng)時(shí)間序列分析方法相比，本研究所提出的方法在預(yù)測(cè)精度上具有顯著優(yōu)勢(shì)，各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均優(yōu)于ARIMA模型。單一LSTM模型在預(yù)測(cè)精度上略?xún)?yōu)于傳統(tǒng)方法，但在處理復(fù)雜非線性關(guān)系方面仍有不足。與基于EEMD和其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法的預(yù)測(cè)模型相比，本研究所提出的方法在預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性方面具有更好的表現(xiàn)。通過(guò)以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析，可以得出以下結(jié)論：EEMD方法能夠有效分解光伏功率時(shí)間序列數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度，為后續(xù)預(yù)測(cè)提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。LSTM模型具有較強(qiáng)的非線性擬合能力，能夠捕捉光伏功率數(shù)據(jù)中的時(shí)序特征和動(dòng)態(tài)變化。結(jié)合EEMD和LSTM的光伏功率預(yù)測(cè)方法在預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)定性和可靠性方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，為光伏功率超短期預(yù)測(cè)提供了一種有效途徑。6結(jié)論與展望6.1研究成果總結(jié)本文針對(duì)光伏功率超短期預(yù)測(cè)問(wèn)題，提出了一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的預(yù)測(cè)方法。通過(guò)對(duì)EEMD和LSTM的深入研究和應(yīng)用，取得了以下研究成果：通過(guò)EEMD方法對(duì)光伏功率時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，有效降低了數(shù)據(jù)非平穩(wěn)性和隨機(jī)性對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響。利用LSTM模型對(duì)光伏功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，充分考慮了時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)短期依賴(lài)關(guān)系，提高了預(yù)測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于EEMD和LSTM的光伏功率預(yù)測(cè)方法具有較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，相較于其他傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法具有顯著優(yōu)勢(shì)。6.2存在問(wèn)題與展望盡管本文提出的光伏功率預(yù)測(cè)方法取得了一定的研究成果，但仍存在以下問(wèn)題：EEMD分解過(guò)程中，模態(tài)混疊現(xiàn)象仍然存在，可能影響預(yù)測(cè)精度。LSTM模型參數(shù)較多，訓(xùn)練過(guò)程計(jì)算量大，預(yù)測(cè)速度有待提高。光伏功率受多種因素影響，如天氣、溫度等，本文未充分考慮這些因素