基于層次聚類和BILSTM的光伏短期功率預(yù)測(cè)模型

摘要： 為解決現(xiàn)有光伏功率預(yù)測(cè)方法存在效率低和非線性預(yù)測(cè)精度不高的問題，提出一種混合光伏功率預(yù)測(cè)模型。首先通過支持向量機(jī)（SVM）提取模塊降低輸入數(shù)據(jù)維度；然后利用平衡迭代規(guī)約和聚類（BIRCH）模塊挖掘數(shù)據(jù)中的信息，劃分特征庫(kù)；最后根據(jù)光伏功率的波動(dòng)特性，建立其對(duì)應(yīng)的雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BILSTM）預(yù)測(cè)模型。將提出的混合模型應(yīng)用于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）提供的真實(shí)數(shù)據(jù)集上... （共8頁(yè)）