[发明专利]一种基于LSTM组合预测框架的光伏功率预测方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明属于光伏发电技术领域，涉及一种基于LSTM组合预测框架的光伏功率预测方法，包括以下步骤：获取光伏电站发电数据，并对异常值进行处理，得到预处理后的发电数据；获取光伏电站所在地的气象数据，根据气象要素添加标签要素，得到预处理后的气象数据；将预处理后的发电数据输入训练好的ARIMA‑SVR预测模型，输出光伏功率预测值Gsubgt;1/subgt;；将预处理后的气象数据输入优化LSTMs预测模型，得到光伏功率预测值Gsubgt;2/subgt;；将Gsubgt;1/subgt;与Gsubgt;2/subgt;输入到训练好的顶层SVRM模型，输出光伏功率预测值G；将光伏功率预测值G做反归一化处理，输出光伏功率预测值的真实值。解决了现有预测方法预测精度低的问题。

技术领域

本发明属于光伏发电技术领域，具体涉及一种基于LSTM组合预测框架的光伏功率预测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

光伏出力主要受到天气与环境的影响，例如太阳辐射、环境温度、环境湿度、风速、风向等，这些影响因素之间存在着十分复杂的非线性关系，为准确预测增加了难度。因此如何深入挖掘气象数据之间的非线性信息是提高预测精度的一个研究方向。已有的预测方法主要分为两个方向，一种是通过建立气象数据与光伏功率之间的映射关系，使用单一的预测模型进行预测，例如BP神经网络、支持向量机SVR等方法，另一种是通过历史光伏发电数据或者结合天气数据基于单一预测模型进行预测。这些预测方法并不能很好的适应气象数据、气象数据与光伏功率数据之间的非线性关系，因此很难得到精度较高的预测结果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于LSTM组合预测框架的光伏功率预测方法、系统、设备及存储介质，解决了现有预测方法预测精度低的问题。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种基于LSTM组合预测框架的光伏功率预测方法，包括以下步骤：

S1、获取光伏电站发电数据，并对异常值进行处理，得到预处理后的发电数据；

获取光伏电站所在地的气象数据，根据气象要素添加标签要素，得到预处理后的气象数据；

S2、将预处理后的发电数据输入训练好的ARIMA-SVR预测模型，输出该模型下的光伏功率预测值G₁；

将预处理后的气象数据输入优化LSTMs预测模型，得到该模型下的光伏功率预测值G₂；

S3、将ARIMA-SVR预测模型输出的G₁与优化LSTMs预测模型输出的G₂输入到训练好的顶层SVRM模型，输出光伏功率预测值G；

S4、将顶层SVRM模型输出的光伏功率预测值G做反归一化处理，输出光伏功率预测值的真实值。

进一步，S2中，ARIMA-SVR预测模型的训练过程为：

S201、获取光伏电站历史发电数据，并对异常值进行处理，得到预处理后的历史发电数据；

S202、构建光伏电站历史发电数据的时间序列，对该时间序列进行平稳性检验，确定差分阶数，并得到差分后的平稳时间序列；

S203、确定ARIMA-SVR预测模型超参数，其中ARIMA模型中，通过BIC准则分别确定AR模型与MA模型阶数，并选取径向基函数作为SVR模型的核函数；

S204、将差分后的平稳时间序列数据进行划分，分别得到历史发电数据训练集与历史发电数据测试集；

S205、通过历史发电数据训练集对ARIMA模型进行训练，并将ARIMA模型训练过程中计算获得的预测残差序列作为SVR模型的输入进行残差预测，合并ARIMA模型与SVR模型的预测结果，得到最终的ARIMA-SVR预测模型。