摘要:为解决光伏功率预测时不确定性强、影响因素较多等问题，提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposi- tion,VMD) 的光伏功率预测方法。首先，对原始的光伏功率数据进行变分模态分解分解，分解为不同频率较平稳的模态分量； 其次，计算不同模态分量的排列熵，根据排列熵将不同分量进一步合并，并在考虑不同影响因素(温度、辐射等)的条件下，分 别将不同频率模态分量(intrinsic mode function,IMF)经过双向门控循环单元一自注意力(bi-directional gated recurrent unit- attention,BiGRU-Attention) 模型进行预测；最后，将不同频率分量的预测结果叠加重构得到最终预测值。对中国某地区光伏 功率数据进行实验测试，实验结果表明，提出的模型相较于BiGRU 模型，平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(RMSE) 和 平均绝对误差(MAE), 分别降低了11.25%、8.51%和11.92%,其预测误差得到显著降低。