Interval prediction of short‐term photovoltaic power based on an improved GRU model

预测区间 光伏系统 计算机科学 人工神经网络 算法 人工智能 机器学习 工程类 电气工程
作者
Jing Zhang,Zhiyu Liao,Jie Shu,Jingpeng Yue,Zhen‐Guo Liu,Ran Tao
出处
期刊:Energy Science & Engineering [Wiley]
卷期号:12 (7): 3142-3156
标识
DOI:10.1002/ese3.1811
摘要

Abstract The accurate prediction of photovoltaic (PV) power is crucial for planning, constructing, and scheduling high‐penetration distributed PV power systems. Traditional point prediction methods suffer from instability and lack reliability, which can be effectively addressed through interval prediction. This study proposes a short‐term PV power interval prediction method based on the framework of sparrow search algorithm (SSA)‐variational mode decomposition (VMD)‐convolutional neural network (CNN)‐gate recurrent unit (GRU). First, PV data undergo similar day clustering based on permutation entropy and VMD is applied to solar radiation signals with high correlation. Then, the hyperparameters of GRU are optimized by SSA according to the comprehensive evaluation indicator of interval prediction proposed in this study. Subsequently, quantile prediction results are obtained based on CNN‐GRU using the optimal parameters from SSA optimization. Finally, the prediction interval is composed of multiple quantile prediction results. A MATLAB R2022b program is developed to compare different prediction methods. The results demonstrate that compared to single neural network methods, the proposed method effectively improves the coverage width‐based criterion. In the interval prediction of sunny and rainy similar days, the comprehensive evaluation indicators of the proposed method are only 54.3% and 37.4% of the single GRU, respectively, indicating significantly improved interval prediction accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
LELE完成签到 ,获得积分10
3秒前
了0完成签到 ,获得积分10
4秒前
apocalypse完成签到 ,获得积分10
9秒前
guhao完成签到 ,获得积分10
10秒前
指导灰完成签到 ,获得积分10
10秒前
善良的火完成签到 ,获得积分10
21秒前
优雅夕阳完成签到 ,获得积分10
23秒前
Jasper应助光亮的自行车采纳,获得10
23秒前
miki完成签到,获得积分10
24秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
糖宝完成签到 ,获得积分10
32秒前
KX2024完成签到,获得积分10
35秒前
松松发布了新的文献求助20
38秒前
nusiew完成签到,获得积分10
38秒前
huiluowork完成签到 ,获得积分10
39秒前
陶醉的翠霜完成签到 ,获得积分10
39秒前
39秒前
冷静如松完成签到 ,获得积分10
46秒前
48秒前
浮云完成签到 ,获得积分10
49秒前
屈岂愈完成签到,获得积分10
50秒前
1分钟前
Pupil完成签到,获得积分10
1分钟前
偏偏意气用事完成签到,获得积分10
1分钟前
安安完成签到,获得积分10
1分钟前
cttc完成签到,获得积分10
1分钟前
Chnimike完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
红茸茸羊完成签到 ,获得积分10
1分钟前
年轻千愁完成签到 ,获得积分10
1分钟前
liu完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
Wanyeweiyu完成签到,获得积分10
1分钟前
Fury完成签到 ,获得积分10
1分钟前
风中幻梦完成签到,获得积分10
1分钟前
bigpluto完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
是谁还没睡完成签到 ,获得积分10
1分钟前
盘尼西林发布了新的文献求助10
1分钟前
zzz完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022