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申请/专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司
摘要：本发明属于光伏预测技术领域，涉及一种光伏短期发电功率组合预测方法、系统、设备及介质，通过采用K‑means++聚类算法将全年数据划分为不同天气场景，可减小因不同天气场景数据差异对模型性能的影响，同时利用聚类评价指标对聚类K值进行合适的取值；采用DBO算法对VMD的分解层数和惩罚参数寻优组合，解决了凭经验选取分解层数的问题，还可避免过分解和欠分解导致模态混叠现象发生，实现自适应分解；对各天气类型的各IMF分量建模，每次建模后采用CPO算法对LSTM网络的隐藏层个数、最大训练次数和最佳初始学习率进行寻优，可实现对不同分量的LSTM参数寻优，增强模型的泛化能力，提高模型预测精准度。
主权项：1.一种光伏短期发电功率组合预测方法，其特征在于，包括：采用光伏发电站全年光伏发电功率数据和天气数据，建立数据集，通过K-means++聚类算法对数据集进行相似日聚类，将天气类型划分为多个天气场景；利用蜣螂优化算法DBO对变分模态分解VMD的分解层数和惩罚因子进行最优组合，再将各个天气场景的原始功率数据进行变分模态的自适应分解，得到各个天气场景对应的IMF分量；分别对各个典型天气场景对应的IMF分量建模，使用改进冠豪猪优化器对长短期记忆网络的隐藏层个数、最大训练次数和最佳初始学习率进行寻优获得最优参数；将所述最优参数输入长短期记忆网络并进行训练，求得各个典型天气场景对应的IMF分量的预测结果，将所述各个典型天气场景的各IMF分量预测结果进行相加重构，得到对应天气类型的最终光伏功率预测结果。
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权利要求：
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