杨建高工：基于WT-CNN-BiLSTM模型的日前光伏功率预测
光伏功率的准确预测对于电网的安全稳定和经济运行具有重大意义。为此，提出了一种日前光伏功率预测方法，利用小波变换（wavelet transform，WT）将数值天气预报数据（numerical weather prediction，NWP）和光伏功率数据分解为具有时间信息的频率数据，消除数据信息中随机性和波动性对预测精度的影响，利用卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型深度挖掘输入数据的季节性特征和空间关联特性，利用双向长短期记忆网络（bi-directional long-short term memory，BiLSTM）模型获取输入数据序列的时间相关性，构建基于WT-CNN-BiLSTM的日前光伏功率预测模型。以某一光伏电站为计算对象，在不同季节和气候条件下对比分析WT-CNN-BiLSTM模型、CNN-BiLSTM模型、LSTM（long-short term memory）模型、GRU（gated recurrent unit）模型以及PSO-BP（particle swarm optimization-back propagation）模型的预测结果，计算结果表明WT-CNN-BiLSTM模型的预测精度高于其他模型的预测精度。
