基于生成对抗网络的超短期光伏功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的超短期光伏功率预测方法，包括生成对抗网络和半监督回归环节，其中生成对抗网络部分以模拟生成样本，判断真假为目标，建立包括采用自适应噪声的完备经验模态分解进行原始时间序列分解，使用卷积神经网络构造生成模型、判别模型；半监督回归环节以得到精确的预测值为标准，结合判别模型输出，得到负荷数据的预测值。本发明方法不仅解决了传统人工神经网络样本不足的问题，提高了生成对抗网络的泛化能力，同时降低了传统经验模态分解所带来的模态混叠问题的影响，及集合经验模态分解在加入白噪声后分解失去完备性、产生重构误差的问题；克服光伏功率预测偏差较大的问题，提高了准确性，还可以应用至多步预测。