基于CNN-VMD-PCA特征融合的光伏发电功率预测研究

为了较为准确地预测光伏发电功率，提出一种特征融合的功率预测模型。模型首先使用一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network, 1D-CNN)提取光伏光电数据深度特征，然后用变分模态分解方法(Variational mode decomposition, VMD)分解数据原特征，再把分解后的特征和深度特征融合，用主成分分析法(Principal component analysis, PCA)提取融合后特征的主成分，最后用Xgboost(Extreme gradient boost, Xgboost)模型进行功率预测。根据对所提模型的实测评估，并与其他预测模型对比，得出基于CNN-VMD-PCA特征融合的预测模型具有较高预测精度，其拟合优度达0.932,能够得到更可靠的功率预测结果。