KNN-BiLSTM模型在光伏发电短期功率预测中的应用

"本文提出了一种基于气象因素充分挖掘的双向长短期记忆（BiLSTM）网络光伏发电短期功率预测方法，通过KNN算法在气象因素中提取关键特征，提高了预测精度。" 在太阳能发电领域，光伏发电系统的功率输出受多种气象条件影响，如温度、湿度、光照强度等。传统的光伏发电功率预测方法常常因为特征提取的不足导致预测精度不高。为了解决这一问题，本文引入了一种创新的预测模型——基于气象因素充分挖掘的双向长短期记忆网络（BiLSTM）。 首先，文章强调了对原始数据的预处理工作，包括异常值检测和数据标准化，这是任何数据分析和建模的基础步骤，可以确保后续模型的稳定性和准确性。接着，采用了K近邻算法（KNN）来挖掘关键气象因素。KNN是一种有效的无监督学习算法，能够在多维度数据中找出与目标变量关系最密切的特征，从而识别出对光伏出力影响最大的气象条件。通过这种方式，可以重构出更具有代表性的数据序列，有利于模型理解和学习复杂的非线性关系。 然后，利用BiLSTM网络构建预测模型。BiLSTM是LSTM的一种变体，它同时考虑了过去的上下文信息和未来的上下文信息，对于序列数据的建模具有显著优势，尤其适合处理时间序列中的长期依赖问题。在BiLSTM模型的构建过程中，作者探索了输入层时间步长、模型层数以及每层神经元的数量等超参数的选择，以找到最优配置，最大化模型的预测性能。 通过与KNN、深度信念网络（DBN）、BiLSTM和PCA-LSTM等经典方法的对比，KNN-BiLSTM方法表现出了更高的预测精度。这表明结合KNN的特征选择和BiLSTM的非线性拟合能力可以有效地提升光伏发电短期功率预测的准确度，对实际电力系统运行管理和调度具有重要意义。 总结来说，该研究提出了一种结合KNN特征提取和BiLSTM网络的光伏发电短期功率预测新方法，旨在解决传统方法预测精度低的问题。通过深入挖掘气象因素与光伏出力的关系，并利用深度学习的强大建模能力，实现了对光伏发电功率的高精度预测，为优化能源管理提供了有力工具。