基于多級(jí)特征提取的BiLSTM短期光伏出力預(yù)測(cè)

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摘 要：傳統(tǒng)光伏預(yù)測(cè)模型易受氣象數(shù)據(jù)波動(dòng)的影響，且對(duì)氣象特征不敏感。由此，提出基于多級(jí)特征提取的BiLSTM短期光伏出力預(yù)測(cè)方法，用于預(yù)測(cè)不同天氣類(lèi)型下的光伏出力。首先，選取與光伏出力相關(guān)性較高的氣象因素作為輸入特征；使用模糊C均值（FCM）聚類(lèi)方法，對(duì)樣本進(jìn)行靈活劃分，通過(guò)計(jì)算Xie-Beni指標(biāo)以確定最佳聚類(lèi)數(shù)，將歷史數(shù)據(jù)集聚類(lèi)為晴天、少云天、晴轉(zhuǎn)多云、陰雨天和惡劣天氣；其次，構(gòu)建CNN-CBAM-TCN多級(jí)特征提取器（MFE）：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行初步的特征提取，結(jié)合卷積注意力塊（CBAM）抑制非重要特征，之后，利用時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）進(jìn)一步捕捉日內(nèi)光伏出力的時(shí)序特征；最后，借助雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）進(jìn)行光伏出力預(yù)測(cè)。（剩余20122字）