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基于Yformer-DLinear的光伏功率组合预测方法
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作者 蔡源 吴浩 唐丹 《四川轻化工大学学报(自然科学版)》 2025年第3期65-74,共10页
光伏功率预测在解决光伏并网引发的问题上起着至关重要的作用。为了提升光伏功率预测的准确度和鲁棒性,结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)、模糊熵(FE)、最大相关和最小冗余(mRMR)算法、Yformer和DLinear,构建了组合... 光伏功率预测在解决光伏并网引发的问题上起着至关重要的作用。为了提升光伏功率预测的准确度和鲁棒性,结合改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)、模糊熵(FE)、最大相关和最小冗余(mRMR)算法、Yformer和DLinear,构建了组合方法进行光伏功率预测。首先,使用ICEEMDAN分解历史光伏功率序列,并基于FE重构为复杂分量和简单分量,提高数据的稳定性并降低模型计算负担。然后,使用mRMR为各分量进行气象特征筛选,优化输入特征,进一步提升预测精度。最后,分别为复杂分量、简单分量建立Yformer、DLinear预测模型,叠加各模型预测结果,得到最终预测结果。采用实际光伏电站数据进行分析可知,测试集的平均绝对误差(MAE)为0.653,均方根误差(RMSE)为1.032,决定系数(R2)达到0.958,验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 光伏功率预测 自适应噪声完备集成经验模态分解 最大相关和最小冗余算法 yformer DLinear
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