摘要
本发明涉及一种光伏功率预测方法、设备及介质,该方法包括:S1、采集原始光伏数据;S2、采用自适应噪声完备集合经验模态算法对原始光伏数据进行一次分解,得到N1个分解序列;S3、采用变分模态分解算法对N1个分解序列中的第1个分解序列进行二次分解,得到N2个子序列;S4、对N1个分解序列中第2~N1个分解序列聚类后得到中频序列和低频序列,将N2个子序列、中频序列和低频序列作为第一特征组合;S5、构建多模型融合光伏功率预测模型,对所述第一特征组合进行特征提取并将提取特征作为新特征加入后续预测环节,将多模型的预测结果加权融合后输出最终的光伏功率预测结果。与现有技术相比,本发明具有预测准确性高的优点。
技术关键词
光伏功率预测方法
LightGBM模型
序列
变分模态分解算法
XGBoost模型
LSTM模型
多模型
搜索算法
表达式
数据
噪声系数
处理器
可读存储介质
存储器
因子
定义
电子设备