基于云图相位相关和低秩特征提取的超短期辐照度预测

针对云的动态变化对辐照度的直接影响,基于傅里叶相位相关（PC）理论从连续地基云图获取云的动态信息矩阵（DIM）,为了减小噪声及冗余信息对模型的影响,构建低秩矩阵特征提取（LMFE）模型作为提取模块（EM）,实现DIM有效信息的提取,EM通过迭代训练得到最优特征提取矩阵W和偏置项b。同时,以双向门控循环单元（Bi-GRU）为基础搭建回归模块（RM）,RM共享EM输出W和b,从云图提取的有效信息结合历史辐照度序列作为输入,实现辐照度的多步回归预测。对真实采集的数据进行实验仿真,结果表明该预测方法可有效提高辐照度预测精度。