基于PCA-ShapeDTW-QWGRU的分布式光伏集群短期功率预测

作     者：欧阳静 秦龙 王坚锋 尹康 褚礼东 潘国兵 Ouyang Jing;Qin Long;Wang Jianfeng;Yin Kang;Chu Lidong;Pan Guobing

作者机构：特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室浙江工业大学杭州310023 浙江华云电力工程设计咨询有限公司杭州310014 

基　　金：浙江省基础公益技术研究计划(LGF21E070001) 浙江工业大学研究生教学改革项目(2022309) 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2024年第45卷第5期

页      码：458-467页

摘      要：针对分布式光伏短期功率预测建立基于主成分分析、改进的动态时间规整算法与量子加权门控循环单元(PCAShapeDTW-QWGRU)的集群功率预测模型。针对集群划分不够精细、光伏电站数据蕴含的信息难以捕捉的问题,提出基于主成分分析结合密度聚类算法(PCA-OPTICS)的集群划分方法;针对目前选取代表电站与集群相似性较低的问题,提出基于改进的动态时间规整算法(ShapeDTW)的代表电站的选取方法,利用ShapeDTW度量相似性距离,选取最小值作为代表电站,并利用基于均方根传播梯度下降法优化的量子加权门控循环单元(RMSprop-QWGRU)模型进行预测;为了解决代表电站与集群功率的变换系数转换差异较大的问题,采用实时变换系数对代表电站进行集群功率值预测计算。实验结果表明,所提方法能有效提升光伏集群功率预测的精度。

主 题 词：光伏功率预测 集群划分 主成分分析 动态时间规整 量子加权门控循环单元 

学科分类：08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

核心收录：

D　O　I：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2023-0132

馆 藏 号：203128046...