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基于多层特征提取的短期光伏功率组合预测算法研究

1引言

1.1光伏发电背景介绍与分析

随着全球能源需求的不断增长和环境保护意识的增强，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式受到了广泛关注。光伏发电具有无污染、资源丰富、易于安装等优点，但受天气、温度等环境因素的影响较大，导致其输出功率波动性较强。因此，准确预测光伏发电功率对于电网调度、运行优化具有重要意义。

自20世纪以来，我国光伏产业得到了快速发展。根据中国光伏行业协会的数据，截至2020年底，我国光伏累计装机容量达到253GW，位居全球首位。然而，光伏发电的不稳定性给电网带来了较大的挑战。为了提高光伏发电的并网比例，降低其对电网的影响，研究短期光伏功率预测技术具有重要的实际意义。

1.2短期光伏功率预测的意义与挑战

短期光伏功率预测是指对未来几分钟、几小时或一天内的光伏发电功率进行预测。准确的短期光伏功率预测有助于电网企业合理安排发电计划、优化电网调度、降低运行成本，同时也有利于提高光伏发电的消纳能力。

然而，短期光伏功率预测面临以下挑战：

环境因素复杂多变：光伏发电功率受太阳辐射、温度、湿度、风速等多种因素影响，这些因素具有高度的不确定性。

数据质量参差不齐：光伏发电数据可能存在缺失、异常等问题，影响预测模型的准确性。

预测时间尺度较小：短期光伏功率预测的时间尺度较小，对模型的实时性、准确性提出了更高的要求。

模型泛化能力不足：现有预测模型往往针对特定场景进行优化，缺乏在不同场景下的泛化能力。

1.3多层特征提取在光伏功率预测中的应用

多层特征提取是一种有效的数据处理方法，可以从原始数据中提取出有助于预测任务的特征。在光伏功率预测中，多层特征提取可以降低数据维度、去除冗余信息，提高预测模型的准确性。

近年来，多层特征提取方法在光伏功率预测领域取得了显著的进展。这些方法主要包括：深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。通过多层特征提取，可以挖掘出光伏功率与气象因素之间的非线性关系，为短期光伏功率预测提供有力支持。

2光伏功率预测算法概述

2.1传统光伏功率预测算法简介

光伏功率预测作为提高光伏发电系统运行效率和电网调度能力的重要手段，长期以来受到了广泛关注。传统光伏功率预测算法主要包括物理模型法、统计学习方法以及人工智能方法。

物理模型法主要基于太阳辐射、温度、湿度等气象因素，通过构建光伏电池的物理模型进行功率预测。这类方法预测精度较高，但需要详尽的气象数据和复杂的物理模型，计算成本较大。

统计学习方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）等，通过对历史功率数据的统计分析进行预测。这些方法简单易行，但难以捕捉到非线性变化和复杂气象因素对光伏功率的影响。

人工智能方法，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，具有较强的非线性映射能力，在光伏功率预测中表现出较好的性能。然而，单一模型往往存在过拟合、泛化能力不足等问题。

2.2组合预测算法的优势与原理

组合预测算法是将多种单一预测模型进行集成，以提高预测性能的一种方法。其优势主要体现在以下几个方面：

提高预测精度：组合预测算法能够充分挖掘各种单一模型的优点，相互弥补不足，从而提高整体预测精度。

增强泛化能力：通过集成多个模型，可以有效降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。

提高稳定性：组合预测算法在一定程度上可以减小单个模型预测结果的波动，提高预测结果的稳定性。

组合预测算法的原理主要包括以下两个方面：

模型选择：从多个单一预测模型中选取具有互补性的模型进行集成，以期达到提高预测性能的目的。

权重分配：为各个单一模型分配适当的权重，使得组合模型的预测结果在某种准则下最优。常见的权重分配方法有简单平均、加权平均、动态权重等。

3.多层特征提取方法

3.1特征提取技术概述

特征提取是数据预处理的关键步骤，它能够从原始数据中识别出对预测任务有用的信息，并降低数据的维度。在光伏功率预测领域，特征提取尤为重要，因为光伏发电受多种因素影响，如天气条件、光照强度、温度等，这些因素之间存在复杂的非线性关系。常见的特征提取技术包括统计方法、频率域分析、时域分析以及深度学习方法。

统计方法主要利用历史数据计算平均值、方差、标准差等统计量作为特征。频率域分析则通过快速傅立叶变换（FFT）等方法将时序数据转换到频率域，提取出对功率变化有显著影响的频率成分。时域分析方法则关注于捕捉数据的波形特征，例如通过短时傅立叶变换（STFT）获取信号的时频特征。

3.2多层特征提取算法选择与实现

多层特征提取结合了多种特征提取技术的优点，以提取更为全面和抽象的特征表示。本研究所选用的多层特征提取算法主要包括以下几种：

深度信念网络（DBN）：通过堆叠