基于VMD?IDBO?LSTM的光伏功率預(yù)測模型

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摘  要： 針對光伏發(fā)電功率波動性強(qiáng)和預(yù)測準(zhǔn)確度低的問題，提出一種基于變分模態(tài)分解（VMD）、改進(jìn)蜣螂算法（IDBO）優(yōu)化長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)的光伏功率預(yù)測模型。利用VMD對光伏功率時序數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，得到不同頻率但具有一定規(guī)律的子序列，從而達(dá)到減少光伏功率波動性的目的。利用可變螺旋搜索策略、Lévy飛行策略和自適應(yīng)t分布變異策略來改進(jìn)蜣螂算法，對改進(jìn)后的蜣螂算法與其他優(yōu)化算法進(jìn)行性能測試對比，經(jīng)過改進(jìn)的蜣螂算法來優(yōu)化LSTM中的網(wǎng)絡(luò)隱含層個數(shù)和初始學(xué)習(xí)速率并建立預(yù)測模型，將各個子序列的預(yù)測值相加，從而得出最后的預(yù)測功率結(jié)果。（剩余6859字）