基于層次聚類和BILSTM的光伏短期功率預測模型

摘要： 為解決現有光伏功率預測方法存在效率低和非線性預測精度不高的問題，提出一種混合光伏功率預測模型。首先通過支持向量機（SVM）提取模塊降低輸入數據維度；然后利用平衡迭代規(guī)約和聚類（BIRCH）模塊挖掘數據中的信息，劃分特征庫；最后根據光伏功率的波動特性，建立其對應的雙向長短期記憶網絡（BILSTM）預測模型。將提出的混合模型應用于歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）提供的真實數據集上... （共8頁）