26年WP统计学 基于CEEMDAN-FA-LSTM 的多因素短期光伏功率预测研究13.21-AI32.33_1-约24767字符-全日制.pdf

WHKJ大学本科毕业论文 I 摘 要 光伏出力信号本身带有很强的非线性、非平稳特性，又经常受到云层遮挡、温湿度这类气象因素的剧烈扰动。针对这一现实，本文构建了一个 CEEMDAN -FA-LSTM 多因素预测模型，将 CEEMDAN、萤火虫算法和 LSTM 耦合在一起，并加入气象因素，对短期光伏功率进行预测。 在数据预处理上，本文重点解决了原始数据中存在的量纲失衡以及昼夜逻辑冲突问题。对比发现，采用传统的硬编码窗口处理时序时，一旦跨越季节交替，很容易出现物理逻辑上的矛盾。为此，本文搭建了一套基于实时辐射量的动态阈值清洗机制，并对各变量实施自适应归一化，力...