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🔥 内容介绍

一、光伏功率预测的挑战与重要性

准确预测光伏功率对于电力系统的稳定运行、能源管理以及电力市场交易至关重要。然而，光伏功率输出受到多种因素影响，如光照强度、温度、云层覆盖等，呈现出高度的波动性和不确定性，其时间序列往往包含复杂的高频和低频成分，这给精确预测带来了挑战。传统的预测方法可能难以有效捕捉这些复杂特征，因此需要更先进的技术来提高预测准确性。

二、VMD - SE 分解原理

1. VMD（变分模态分解）

   ：VMD 是一种自适应的信号分解方法，用于将复杂的时间序列信号分解为多个具有不同中心频率的固有模态函数（IMF）分量。它通过变分问题的求解，使得每个 IMF 分量的带宽最小化，从而实现对信号的有效分解。在光伏功率时间序列分析中，VMD 能够将其分解为不同时间尺度上的成分，每个成分代表了不同特征的功率波动，例如长期趋势、短期波动等。

2. SE（样本熵）

   ：样本熵是一种衡量时间序列复杂性和规律性的指标。它通过计算时间序列中模式的相似性来评估序列的随机性和复杂性。在 VMD 分解后，利用样本熵对各个 IMF 分量进行分析。样本熵值较高的 IMF 分量通常包含更多的高频、不规则信息，可划分为高频分量；而样本熵值较低的 IMF 分量则包含相对低频、更具规律性的信息，被划分为低频分量。这种基于样本熵的划分有助于进一步理解光伏功率时间序列的内在结构，并为后续的建模提供更有针对性的数据。

三、BiGRU 模型

1. BiGRU 结构与优势

   ：BiGRU（双向门控循环单元）是一种特殊的循环神经网络，由前向 GRU 和后向 GRU 组成。GRU 能够有效处理时间序列中的长期依赖问题，而 BiGRU 在此基础上，通过前向和后向处理，使模型在每个时间步都能同时获取来自过去和未来的信息，从而更全面地捕捉时间序列中的上下文依赖关系。在处理光伏功率低频分量时，BiGRU 可以充分利用其规律性和相对稳定的特点，结合输入特征（如历史功率数据、气象数据等），学习到低频趋势的变化模式，进而对未来的低频功率变化进行准确预测。

四、Transformer 模型

1. Transformer 的自注意力机制

   ：Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络结构，在处理序列数据时具有显著优势。自注意力机制允许模型在处理序列中的每个元素时，动态地关注序列中的其他元素，计算元素之间的关联程度，从而有效地捕捉长短期依赖关系。在光伏功率高频分量预测中，Transformer 可以挖掘高频波动与输入特征之间复杂的关系，即使这些波动在时间上相隔较远，也能通过自注意力机制捕捉到它们之间的联系。

2. 对高频分量的处理

   ：对于光伏功率时间序列中的高频分量，其波动往往具有不确定性和复杂性。Transformer 通过其编码器结构，对高频分量和相关输入特征进行处理，能够有效捕捉高频波动的特征和规律，从而对高频功率变化进行预测。

五、模型融合与预测

1. 结果相加策略

   ：将 BiGRU 对低频分量的预测结果和 Transformer 对高频分量的预测结果相加，得到最终的光伏功率预测值。这种方法基于低频和高频分量对光伏功率变化的不同贡献，分别利用适合它们特性的模型进行建模预测，然后综合两者的结果，能够更全面地反映光伏功率的变化情况，提高预测的准确性。

2. 整体优势

   ：通过 VMD - SE 分解将光伏功率时间序列划分为高频和低频分量，再分别采用 BiGRU 和 Transformer 进行建模，充分发挥了不同模型在处理不同频率特征上的优势。这种方法不仅能够捕捉光伏功率时间序列中的长期趋势和短期波动，还能处理其复杂的依赖关系和不确定性，相较于单一模型或未进行合理分解的模型，能够提供更准确的光伏功率预测结果，为电力系统的运行和管理提供有力支持。

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⛳️ 运行结果

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📣 部分代码

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🔗 参考文献

[1]张子豪,黄悦华,陈庆,等.基于VMD的CNN-BiGRU-ATT高海拔输电线路无线电干扰预测[J].高电压技术, 2025(10).

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