程序名稱：基于EMD（經驗模態(tài)分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM的光伏功率預測模型

實現(xiàn)平臺：matlab

代碼簡介：提高光伏發(fā)電功率預測精度，對于保證電力系統(tǒng)的安全調度和穩(wěn)定運行具有重要意義。提出一種經驗模態(tài)分解 （EMD）、核主成分分析（KPCA）和長短期記憶神經網絡（LSTM）相結合的光伏功率預測模型。充分考慮制約光伏輸出功率的4種環(huán) 境因素，首先利用EMD將環(huán)境因素序列進行分解，得到數(shù)據信號在不同時間尺度上的變化情況，降低環(huán)境因素序列的非平穩(wěn) 性；其次利用KPCA提取特征序列的關鍵影響因子，消除原始序列的相關性和冗余性，降低模型輸入的維度；最終利用LSTM網絡 對多變量特征序列進行動態(tài)時間建模，實現(xiàn)對光伏發(fā)電功率的預測。實驗結果表明，該預測模型較傳統(tǒng)光伏功率預測方法有更高的精確度。附帶參考文獻。本代碼在原文獻上進行了改進，采用KPCA代替PCA，進一步提升了預測精度。代碼具有一定創(chuàng)新性，且模塊化編寫，可自由根據需要更改完善模型，如將EMD替換成VMD CEEMD CEEMDAN EEMD等分解算法，對LSTM進一步改善，替換為GRU，BILSTM等。代碼注釋詳細，無敵精品?。。?/strong>本案例使用數(shù)據集是北半球光伏功率，共四個輸入特征（太陽輻射度 氣溫 氣壓 大氣濕度），一個輸出預測（光伏功率），預測對象可以替換為是電力負荷、風速、光伏等等時間序列數(shù)據集;

1. 多尺度特征提取：
• EMD：經驗模態(tài)分解能夠將復雜、非線性、非平穩(wěn)的時間序列數(shù)據分解成一系列本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Functions, IMFs），這些IMFs分別代表了原始信號的不同頻率或時間尺度上的特征。通過EMD預處理，可以將原本難以直接建模的復雜時間序列轉換為多個較為簡單的子序列，有利于后續(xù)模型對各個時間尺度上的特征進行獨立學習。
2. 降維與特征選擇：
• KPCA：核主成分分析是一種非線性降維方法，它能從高維數(shù)據中提取出主要的、最具代表性的特征。應用于預處理階段時，KPCA可以幫助去除噪聲和冗余信息，并將重要的潛在特征映射到低維空間中，從而簡化LSTM模型的學習任務，提高預測效率和準確性。
3. 序列建模與長期依賴：
• LSTM：LSTM擅長處理時間序列數(shù)據，尤其是那些包含長期依賴性的序列。通過其特有的門控機制，LSTM能夠捕捉時間序列中的長期趨勢和周期性變化，并且有效防止梯度消失或梯度爆炸問題，使得模型在預測時能夠充分利用歷史信息。
4. 綜合優(yōu)勢：
• 當這三種技術結合起來使用時，它們形成了一種端到端的解決方案，首先通過EMD和KPCA對原始時間序列進行多層次的分解和特征提取，隨后將得到的優(yōu)化特征送入LSTM進行深度學習，這樣的組合模型能夠更好地理解和捕獲時間序列數(shù)據中的局部和全局特性、短期波動和長期趨勢，從而提升預測模型的泛化能力和準確性。