来源：市场资讯

（来源：太阳能杂志）

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-2044　文章编号：0254-0096（2025）06-0260-11

基于 FOX-VMD联合小波阈值去噪的短期光伏功率预测研究

郭文凯，王　果，闵永智，苏鹏飞，刘昕玥

（兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730070）

摘　要：针对光伏功率数据中的噪声干扰、蕴含信息难以提取以及预测模型误差较大等问题，提出一种优化数据处理以及预测误差修正的多阶段短期光伏功率预测模型。首先，采用组合赋权法计算气象特征相关性，利用赤狐优化算法（FOX）优化变分模态分解方法（VMD）参数，结合最优小波阈值方法（WT）进行数据预处理；其次，对每个固有模态函数（IMF）分量构建双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型，叠加重构得到初步预测结果；最后，建立误差修正模型，修正初步预测结果，获得最终预测值。算例分析表明，实验数据测试集的均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）值分别为5.21 kW、3.01 kW 和 0.01%，相比原始 BiLSTM 模型降低 81.01%、82.80% 和 88.89%，证明所提模型可有效提取信息，减少噪声干扰，降低预测误差。

关键词：光伏发电；功率预测；模态分解；小波阈值去噪；多阶段预测模型

中图分类号：TM615文献标志码：A

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