基于聚类EEMD-PCA-LSTM与误差补偿的光热电站短期太阳直接法向辐射预测

基于聚类EEMD-PCA-LSTM与误差补偿的光热电站短期太阳直接法向辐射预测基于聚类EEMD-PCA-LSTM与误差补偿的光热电站短期太阳直接法向辐射预测

摘要：随着太阳能光热电站的快速发展，太阳辐射预测成为提高光热电站能源利用效率的关键技术之一。本文提出了一种基于聚类EEMD-PCA-LSTM与误差补偿的光热电站短期太阳直接法向辐射预测方法。首先，采用聚类算法对历史太阳辐射数据进行分类，以降低多样性对数据挖掘的干扰。接着，对每个聚类簇应用EEMD（经验模态分解）算法，将原始数据分解为若干个本征模态函数（IMF）和剩余项。然后，采用PCA（主成分分析）算法对每个IMF进行特征选择和降维，以减少特征的数量并保留重要特征。最后，使用LSTM（长短期记忆网络）对降维后的数据进行建模和预测。为了提高预测精度，引入了误差补偿策略，根据历史预测误差对预测结果进行修正。

关键词：光热电站、太阳辐射预测、聚类、EEMD、PCA、LSTM、误差补偿

1.引言

太阳能是一种广泛可利用的可再生能源，光热电站是将太阳能转化为电能的重要装置。然而，太阳辐射的波动性和不确定性给光热电站的运营和调度带来了一定的挑战。因此，准确预测太阳辐射对光热电站的高效运行至关重要。

2.方法

2.1聚类

为了降低数据挖掘过程中数据多样性的影响，本文采用聚类算法对历史的太阳辐射数据进行分类。聚类算法可以将相似的太阳辐射数据归为同一簇，减少数据的噪声和干扰。

2.2EEMD

经验模态分解（EEMD）是一种信号处理的方法，可以将原始数据分解为若干个本征模态函数（IMF）和剩余项。EEMD适用于非线性和非平稳信号的分解，可以提取不同时间尺度上的信号特征。

2.3PCA

主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，可以通过线性变换将原始数据映射到一个新的低维度空间。本文将PCA应用于每个IMF，选择重要的特征和降低特征的数量，以减少数据的维度并提高模型的效率。

2.4LSTM

长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，适用于处理时序数据和长期依赖关系。本文使用LSTM对降维后的数据进行建模和预测，以捕捉太阳辐射的时序特征和趋势。

2.5误差补偿

为了提高预测精度，本文引入了误差补偿策略。根据历史预测误差，对最终的预测结果进行修正，以减小误差和提高预测精度。

3.实验与结果

本文使用真实的太阳辐射数据进行实验，并与传统方法进行比较。实验结果表明，基于聚类EEMD-PCA-LSTM与误差补偿的预测方法相较于传统方法具有较高的预测精度和稳定性。

4.结论

本文提出了一种基于聚类EEMD-PCA-LSTM与误差补偿的光热电站短期太阳直接法向辐射预测方法。实验结果表明，该方法在预测精度和稳定性方面优于传统方法。未来，可以进一步改进该方法，提高太阳辐射的预测精度，促进光热电站的可持续发展和高效运行综上所述，本文基于聚类EEMD-PCA-LSTM与误差补偿的预测方法成功地应用于太阳辐射预测，并取得了较高的预测精度和稳定性。通过将主成分分析和长短期记忆网络相结合，我们能够减少数据的维度并捕捉时序特征和趋势。同时，引入误差补偿策略帮助我们修正历史预测误差，进一