摘要

本文提出了一種結合經驗模態分解(EMD)、主成分分析(PCA)和長短期記憶網絡(LSTM)的混合預測模型，用于提高光伏功率預測的準確性。該模型首先利用EMD算法將非平穩的光伏功率序列分解為多個本征模態函數(IMF)，然后通過PCA對多維氣象特征進行降維處理，最后將處理后的特征輸入LSTM網絡進行預測。實驗結果表明，與單一LSTM模型和傳統預測方法相比，EMD-PCA-LSTM模型在預測精度和穩定性方面均有顯著提升。

關鍵詞：光伏功率預測；經驗模態分解；主成分分析；長短期記憶網絡；混合模型

1. 引言

隨著全球能源結構的轉型，光伏發電在電力系統中的占比不斷提高。然而，光伏功率輸出具有顯著的間歇性和波動性，這給電力系統的安全穩定運行帶來了挑戰。準確的光伏功率預測對電力系統調度、市場交易和并網運行具有重要意義。

傳統的光伏功率預測方法主要包括物理模型法和統計方法。物理模型法基于光伏系統的物理特性和氣象數據建立數學模型，計算復雜度高且對設備參數敏感；統計方法如ARIMA、支持向量回歸(SVR)等對非線性關系的表達能力有限。近年來，深度學習技術在時間序列預測領域展現出強大優勢，尤其是LSTM網絡能夠有效捕捉時間序列中的長期依賴關系。

然而，單一LSTM模型在處理非平穩光伏功率序列時仍存在以下問題：(1)光伏功率序列具有強非線性和非平穩性；(2)影響光伏功率的氣象