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基于自动分发多级分解TCN-BiLSTM-LightGBM家庭PV发电量预测
标题：基于自动分发多级分解TCN-BiLSTM-LightGBM家庭PV发电量预测
摘要：
在可再生能源领域中，太阳能是最为广泛利用的一种能源。准确预测太阳能发电量对于能源规划和电力市场运营至关重要。传统的方式使用统计方法或传统机器学习方法进行预测存在一些局限性，如特征提取困难、模型复杂度高等。本文提出了一种基于自动分发多级分解TCN-BiLSTM-LightGBM的方法，通过多级分解提取时间序列中的长期趋势和短期波动特征，再利用TCN和BiLSTM捕捉时间序列的时空关系，最后使用LightGBM进行最终的预测。实验证明，该方法在家庭PV发电量的预测中具有较高的准确性和稳定性。
关键词：太阳能发电量预测，时间序列，多级分解，TCN，BiLSTM，LightGBM
1.引言
太阳能发电作为一种清洁能源，广泛应用于家庭等领域。然而，太阳能发电量受到天气、季节等多种因素的影响，其预测一直是一个具有挑战性的问题。准确预测太阳能发电量对于能源规划和电力市场运营至关重要。
2.相关工作
过去的研究中，传统的统计方法（如ARIMA模型）和传统机器学习方法（如SVR、随机森林等）被广泛用于太阳能发电量的预测。然而，这些方法存在一些问题，如特征提取困难、模型复杂度高等。
3.方法介绍
本文提出了一种基于自动分发多级分解TCN-BiLSTM-LightGBM的方法。首先，我们将时间序列进行多级分解，提取长期趋势和短期波动特征。接下来，我们使用TCN和BiLSTM模型捕捉时间序列的时空关系。最后，我们使用LightGBM进行最终的预测。
4.多级分解
多级分解是将时间序列分解为趋势、周期和随机成分的方法。通过分解可以提取时间序列中的长期趋势和短期波动特征，对预测模型的准确性有很大的提升。本文使用经验模态分解（EMD）算法进行多级分解。
5.TCN和BiLSTM模型
TCN是一种时间卷积网络，可以捕捉时间序列中的长期依赖关系。BiLSTM是一种双向长短时记忆网络，可以同时考虑过去和未来的信息。本文使用TCN和BiLSTM模型分别提取时间序列的时域和空域特征。
6.LightGBM模型
LightGBM是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法。它具有高效、准确和可扩展的特点。本文使用LightGBM进行最终的预测。
7.实验结果
在实验中，我们使用了实际家庭PV发电量的数据集进行验证。与传统方法和其他深度学习模型相比，我们的方法在准确性和稳定性上表现出较好的效果。
8.结论
本文提出了一种基于自动分发多级分解TCN-BiLSTM-LightGBM的方法，用于家庭PV发电量的预测。实验证明，该方法在准确性和稳定性方面具有较好的表现。未来的工作可以进一步优化模型的结构和参数，以提高预测的精度和实用性。
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