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摘要

本文提出了一种结合经验模态分解(EMD)、主成分分析(PCA)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型，用于提高光伏功率预测的准确性。该模型首先利用EMD算法将非平稳的光伏功率序列分解为多个本征模态函数(IMF)，然后通过PCA对多维气象特征进行降维处理，最后将处理后的特征输入LSTM网络进行预测。实验结果表明，与单一LSTM模型和传统预测方法相比，EMD-PCA-LSTM模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。

关键词：光伏功率预测；经验模态分解；主成分分析；长短期记忆网络；混合模型

1. 引言

随着全球能源结构的转型，光伏发电在电力系统中的占比不断提高。然而，光伏功率输出具有显著的间歇性和波动性，这给电力系统的安全稳定运行带来了挑战。准确的光伏功率预测对电力系统调度、市场交易和并网运行具有重要意义。

传统的光伏功率预测方法主要包括物理模型法和统计方法。物理模型法基于光伏系统的物理特性和气象数据建立数学模型，计算复杂度高且对设备参数敏感；统计方法如ARIMA、支持向量回归(SVR)等对非线性关系的表达能力有限。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域展现出强大优势，尤其是LSTM网络能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。

然而，单一LSTM模型在处理非平稳光伏功率序列时仍存在以下问题：(1)光伏功率序列具有强非线性和非平稳性；(2)影响光伏功率的气象