利用TBiLSTM混合网络进行光伏发电功率预测的研究.docxVIP

利用TBiLSTM混合网络进行光伏发电功率预测的

研究

目录

一、文档综述 3

1.研究背景与意义 4

1.1光伏发电现状及发展 7

1.2光伏发电功率预测的重要性 10

2.研究目的与任务 12

2.1明确研究目标 13

2.2拟定研究任务 15

3.研究方法与论文结构 17

3.1研究方法介绍 18

3.2论文结构安排 22

二、光伏发电功率预测技术概述 23

1.光伏发电功率预测技术分类 26

1.1基于物理模型的方法 32

1.2基于机器学习的方法 33

1.3混合方法 38

2.光伏发电功率预测技术发展现状 41

2.1国内外研究现状 45

2.2存在问题及挑战 47

三、TBiLSTM混合网络模型构建 49

1.TB-LSTM模型介绍 51

1.1LSTM基本原理 52

1.2TB模块引入 55

2.TBiLSTM混合网络架构设计 56

2.1数据预处理 58

2.2模型架构设计与优化 62

3.模型参数设置与训练策略 67

3.1参数设置说明 72

3.2训练策略制定 74

四、基于TBiLSTM混合网络的光伏发电功率预测研究 77

1.数据集与实验设计 79

1.1数据集介绍 82

1.2实验设计思路 84

2.预测结果分析 85

2.1预测结果展示 87

2.2预测结果对比分析 89

3.模型性能评估指标 93

3.1评估指标介绍 96

3.2性能评估结果分析 99

五、TBiLSTM混合网络模型在光伏发电中的实际应用与案例分析..100

一、文档综述

近年来，随着全球能源需求的不断增长以及环境问题的日益突出，光伏发电作为一种清洁可再生能源，逐渐受到广泛关注。光伏发电因其输出功率受日照强度、大气状态等因素影响而具有随机性和波动性，这对电网的稳定运行提出了挑战。因此对光伏发电功率进行准确预测，不仅能够有效提高电网运行的稳定性，而且有助于优化资源配置，提高能源利用效率。

目前，光伏发电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和机器学习法。物理模型法主要基于光伏电池的物理特性建立预测模型，如光热模型和光电模型，但该方法需要大量实验数据支持，且模型复杂度高。统计模型法利用历史数据进行统计分析，如ARIMA模型，但该方法对数据的平稳性要求较高，预测精度有限。机器学习法则利用算法自动学习数据规律，如支持向量机、神经网络等，具有较好的预测性能。

为了提高光伏发电功率预测的准确性和可靠性，研究者们尝试了多种改进方法。例如，引入长短期记忆网络(LSTM)可以有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，从而提高预测精度。同时为了进一步提升预测性能，研究者们提出了混合模型，如LSTM与广义回归神经网络(GRNN)的混合模型，可以有效结合两种模型的优势，提高预测的准确性和稳定性。此外基于注意力机制(Attention)和门控机制(Gateway)的改进LSTM模型也取得了一定的研究成果。

本研究将利用TBiLSTM混合网络进行光伏发电功率预测，旨在探索一种更为精准和可靠的预测方法。通过结合TBiLSTM网络的优势，充分利用输入数据中的时序信息和非线性关系，进一步提高光伏发电功率预测的精度。同时对相关研究文献进行系统性的综述和分析，总结现有研究的不足和未来研究方向，为后续研究提供参考。

光伏发电功率预测是一个具有重要实际意义的研究课题，现有的研究方法各具优缺

点。本研究将基于TBiLSTM混合网络，进一步探索提高预测精度的方法，为光伏发电的稳定运行提供理论支持和技术保障。

1.研究背景与意义

(1)研究背景

太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球能源转型和应对气候变化的背景下扮演着日益重要的角色。近年来，得益于技术进步和成本下降的双重驱动，光伏发电装机容量呈现出爆炸式增长的趋势[Reference1]。然而光伏发电具有典型的间歇性和波动性特征，其功率输出不仅受光照强度、温度、日照时间等自然因素的影响，还可能受到天气系统变化、地理环境多样性等多重因素的干扰，这使得精确预测光伏发

电功率成为保障光伏电站稳定运行、优化电网调度和促进光伏能源高效利用的关键环节。

目前，光伏发电功率预测技术在理论上和实践中已得到了广泛的研究[Re