[发明专利]基于EMD-FE-LSTM及迭代误差修正的光伏功率短期预测方法

摘要

本发明为基于EMD‑FE‑LSTM及迭代误差修正的光伏功率短期预测方法，该方法首先通过模糊熵(FE)对不同的天气类型进行量化，提取与待预测日相近的相似日，以相似日的光伏序列利用长短期记忆网络进行误差迭代，同时对历史相似日的光伏功率序列进行经验模态分解(EMD)，再利用长短期记忆网络进行预测，再以迭代误差对预测结果进行修正，实现间接预测和直接预测的结合，提高了预测的精度。此外还对经验模态分解后的所有的IMF分量进行Hurst分析，根据Hurst指数的规律性进行多尺度重构，对重构的分量再分别运用长短期记忆网络(LSTM)进行预测，进一步降低了误差，提高了预测的准确性。