基于SGMD的CNN-BiGRU光伏功率预测

为准确预测光伏电站的发电功率，帮助电网调度部门制定合理的调度计划，文章提出一种基于SGMD(Symplectic Geometry Mode Decomposition)、CNN(Convolutional Neural Networks)和BiGRU(Bidirectional Gate Recurrent Unit)的光伏发电功率预测模型。首先，利用辛几何分解将历史功率分解为不同模态；其次，结合天气数据输入CNN-BiGRU组合模型进行预测；最后，将预测结果整合。该模型选用新疆某光伏电站2019年运行数据分别在短期与中长期不同预测范围内进行预测实验，实验结果表明，此模型的通用性和辛几何分解算法在提高光伏功率预测精度上具有一定的研究价值。