【摘 要】
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光伏功率预测对电网调度具有重要意义。针对光伏功率数据具有较强波动性和不稳定性的特点，提出了一种基于集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）、K均值聚类算法（Kmeans clustering algorithm, Kmeans）和蚁狮优化（ant lion optimization, ALO）算法优化的长短期记忆神经网络（long
【基金项目】
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国家自然科学基金（61871410）； 珠海市产学研项目（ZH22017001200053PWC）； 佛山市深入推进创新驱动助力工程项目（2021003）；
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光伏功率预测对电网调度具有重要意义。针对光伏功率数据具有较强波动性和不稳定性的特点，提出了一种基于集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）、K均值聚类算法（Kmeans clustering algorithm, Kmeans）和蚁狮优化（ant lion optimization, ALO）算法优化的长短期记忆神经网络（long short-term memory network, LSTM）的光伏功率组合预测模型。对光伏功率数据进行EEMD分解，得到相应的本征模态分量（intrinsic mode function,IMF）和残差项；引入Kmeans聚类对分解后的序列重构，降低序列复杂度和分量数量；将重构后的子序列输入经ALO优化的LSTM模型进行预测，并将各序列预测结果简单加和作为最终预测值。与目前应用较广泛的EEMD-LSTM模型对比，表明EEMD-Kmeans-LSTM和EEMD-Kmeans-ALO-LSTM模型的预测精度均得到一定程度的提高。
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