基于聚類(lèi)EEMD-PCA-LSTM與誤差補(bǔ)償?shù)墓鉄犭娬径唐谔?yáng)直接法向輻射預(yù)測(cè)

基于聚類(lèi)EEMD-PCA-LSTM與誤差補(bǔ)償?shù)墓鉄犭娬径唐谔?yáng)直接法向輻射預(yù)測(cè)基于聚類(lèi)EEMD-PCA-LSTM與誤差補(bǔ)償?shù)墓鉄犭娬径唐谔?yáng)直接法向輻射預(yù)測(cè)

摘要：隨著太陽(yáng)能光熱電站的快速發(fā)展，太陽(yáng)輻射預(yù)測(cè)成為提高光熱電站能源利用效率的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文提出了一種基于聚類(lèi)EEMD-PCA-LSTM與誤差補(bǔ)償?shù)墓鉄犭娬径唐谔?yáng)直接法向輻射預(yù)測(cè)方法。首先，采用聚類(lèi)算法對(duì)歷史太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，以降低多樣性對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的干擾。接著，對(duì)每個(gè)聚類(lèi)簇應(yīng)用EEMD（經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解）算法，將原始數(shù)據(jù)分解為若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMF）和剩余項(xiàng)。然后，采用PCA（主成分分析）算法對(duì)每個(gè)IMF進(jìn)行特征選擇和降維，以減少特征的數(shù)量并保留重要特征。最后，使用LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。為了提高預(yù)測(cè)精度，引入了誤差補(bǔ)償策略，根據(jù)歷史預(yù)測(cè)誤差對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。

關(guān)鍵詞：光熱電站、太陽(yáng)輻射預(yù)測(cè)、聚類(lèi)、EEMD、PCA、LSTM、誤差補(bǔ)償

1.引言

太陽(yáng)能是一種廣泛可利用的可再生能源，光熱電站是將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)化為電能的重要裝置。然而，太陽(yáng)輻射的波動(dòng)性和不確定性給光熱電站的運(yùn)營(yíng)和調(diào)度帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)。因此，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)太陽(yáng)輻射對(duì)光熱電站的高效運(yùn)行至關(guān)重要。

2.方法

2.1聚類(lèi)

為了降低數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中數(shù)據(jù)多樣性的影響，本文采用聚類(lèi)算法對(duì)歷史的太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)算法可以將相似的太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)歸為同一簇，減少數(shù)據(jù)的噪聲和干擾。

2.2EEMD

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）是一種信號(hào)處理的方法，可以將原始數(shù)據(jù)分解為若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMF）和剩余項(xiàng)。EEMD適用于非線(xiàn)性和非平穩(wěn)信號(hào)的分解，可以提取不同時(shí)間尺度上的信號(hào)特征。

2.3PCA

主成分分析（PCA）是一種常用的數(shù)據(jù)降維技術(shù)，可以通過(guò)線(xiàn)性變換將原始數(shù)據(jù)映射到一個(gè)新的低維度空間。本文將PCA應(yīng)用于每個(gè)IMF，選擇重要的特征和降低特征的數(shù)量，以減少數(shù)據(jù)的維度并提高模型的效率。

2.4LSTM

長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適用于處理時(shí)序數(shù)據(jù)和長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。本文使用LSTM對(duì)降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，以捕捉太陽(yáng)輻射的時(shí)序特征和趨勢(shì)。

2.5誤差補(bǔ)償

為了提高預(yù)測(cè)精度，本文引入了誤差補(bǔ)償策略。根據(jù)歷史預(yù)測(cè)誤差，對(duì)最終的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正，以減小誤差和提高預(yù)測(cè)精度。

3.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

本文使用真實(shí)的太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于聚類(lèi)EEMD-PCA-LSTM與誤差補(bǔ)償?shù)念A(yù)測(cè)方法相較于傳統(tǒng)方法具有較高的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。

4.結(jié)論

本文提出了一種基于聚類(lèi)EEMD-PCA-LSTM與誤差補(bǔ)償?shù)墓鉄犭娬径唐谔?yáng)直接法向輻射預(yù)測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法。未來(lái)，可以進(jìn)一步改進(jìn)該方法，提高太陽(yáng)輻射的預(yù)測(cè)精度，促進(jìn)光熱電站的可持續(xù)發(fā)展和高效運(yùn)行綜上所述，本文基于聚類(lèi)EEMD-PCA-LSTM與誤差補(bǔ)償?shù)念A(yù)測(cè)方法成功地應(yīng)用于太陽(yáng)輻射預(yù)測(cè)，并取得了較高的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。通過(guò)將主成分分析和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，我們能夠減少數(shù)據(jù)的維度并捕捉時(shí)序特征和趨勢(shì)。同時(shí)，引入誤差補(bǔ)償策略幫助我們修正歷史預(yù)測(cè)誤差，進(jìn)一