基于两阶段不确定性量化的光伏发电超短期功率预测

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DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2021-0887 文章编号：0254-0096（2023）01-0069-09

摘 要：针对光伏功率预测，提出一种光伏发电出力不确定性量化分析的两阶段模型。第1阶段，首先选取待预测日之前一段时间的光伏输出功率历史数据作为训练样本，引入模糊熵（FE）将不同天气类型量化并作为输入量；然后利用集成经验模态分解（EEMD）将光伏发电功率时间序列分解为多个模态分量，再利用Hurst指数分析将不同模态分量重构为中尺度和宏尺度2个子序列，基于双向长短期记忆神经网络并引入注意力机制对重构后的2个子序列分别进行预测；最后对中尺度子序列对应的误差序列进行修正，得到光伏发电出力的点预测结果。（剩余15622字）

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