基于模糊C均值聚类和样本加权卷积神经网络的日前光伏出力预测研究.pdf

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基于模糊C均值聚类和样本加权卷积神经网络的日前光伏

出力猜测探究

一、引言
随着能源需求的不息增长和环境问题的凸显，太阳能光伏发
电成为了备受探究关注的热点之一。如何准确猜测光伏发电的实
时出力，对电网的运行和发电效率的提升具有重要意义。目前，
虽然有一些光伏出力猜测方法已经被提出并取得了一定的效果，
但是在应对复杂多变的光伏场景和光伏功率问题上，尚存在一定

的挑战。因此，本文提出了一种基于模糊C均值聚类和样本加权

卷积神经网络的方法，用于日前光伏出力的猜测探究。

二、模糊C均值聚类算法
为了更好地处理光伏发电场景中的数据特征，本文起首接受

模糊C均值聚类算法对历史数据进行分析与分类。该算法能够依
据数据间的相似性将其划分为不同的聚类簇，从而能够更好地抓

取到光伏数据中的潜在规律。详尽步骤如下：

1.初始化聚类簇的数目和隶属度矩阵。

2.依据隶属度矩阵更新聚类中心。

3.依据聚类中心更新隶属度矩阵。

4.重复步骤2和3，直到满足停止准则。
通过这一步骤，我们能够得到将历史数据分类的结果，为后

续的猜测提供基础。

三、样本加权卷积神经网络
在得到分类结果后，我们将利用样本加权卷积神经网络来对
不同类别的数据进行建模和猜测。卷积神经网络是一种适用于图
像处理和模式识别的神经网络，具有良好的特征提取和猜测能力。
而样本加权的观点则是为了解决样本不均衡问题，通过为不同类

别的样本赐予不同的权重，提高猜测的准确性。
1.数据预处理：将历史数据按照分类结果进行分组，并针对

不同类别的数据进行归一化处理，消除数据间的量纲差异。
2.特征提取：使用卷积神经网络提取输入数据的空间特征和

频域特征，能够更好地描述数据的时空干系。
3.模型训练：将提取的特征输入到加权卷积神经网络中进行
模型训练。通过将样本的权重作为损失函数的参数，优化模型并

提高猜测的准确性。
4.出力猜测：将待猜测的数据输入训练好的模型，得到光伏

出力的猜测结果。

四、试验结果与分析
为了验证本文方法的有效性，我们在一个真实的光伏场景中
进行了试验。试验结果表明，与传统的光伏出力猜测方法相比，
本文方法在猜测准确率和稳定性上都取得了较好的表现。这主要

得益于模糊C均值聚类算法的数据分类能力和样本加权卷积神经

网络的特征提取和猜测能力。

五、结论与展望
本文提出了一种基于模糊C均值聚类和样本加权卷积神经网
络的日前光伏出力猜测方法。通过对历史数据进行分类，并以此
为基础建立卷积神经网络模型，能够更好地抓取光伏发电的规律
和特征，并实现精确猜测。试验结果表明，该方法能够有效提高
光伏出力猜测的准确