关键词:
改进MEEMD-GRU
微电网
功率
预测
斯皮尔曼相关系
IMFs
摘要:
在用户侧微电网中,其净功率受发电端以及用电端复杂多变的负荷需求共同影响,导致功率越限频繁且程度加剧,使平滑负荷出现快速且不规则波动,难以维持系统内部功率的动态平衡和协调。这种非稳态状况使得在传统多尺度熵能量分解(MEEMD)方法下得到的本征模态函数(IMFs)存在频率成分混淆的情况,从而使预测结果产生较大偏差。鉴于此,文章提出一种基于改进MEEMD-GRU的用户侧微电网功率预测方法。采用斯皮尔曼相关系数量化影响因素与微电网功率的相关程度,筛选出强相关的初始特征。采用改进的MEEMD分解这些特征信号得到IMFs,克服传统MEEMD的模态混叠问题,更好地揭示功率变化的内在规律,为功率预测提供有效的数据支持。同时,考虑到微电网功率影响因素的时空特性,利用门控循环单元(GRU)对从MEEMD得到的IMFs进行综合分析,捕捉不同频率成分的时空影响规律,提取有效特征,最终实现对下一时刻用户侧微电网输出功率的预测。实验证明,所设计的方法平均误差不超过1%,均方根误差不超过2 kW,能够实现对用户侧微电网功率的精确预测。