《表3 不同天气下不同模型的预测参数》

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《基于特征挖掘的GRU-A光伏发电功率预测》

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将仿真结果绘制成表格形式如表3所示，其中，“变天”指1 d当中天气在晴朗和阴天当中变换不定。对比分析可得，晴天时，GRU-A模型预测结果的MAE和MAPE低了将近50%，而R2则与其他模型接近，显然，GRU-A预测模型性能最好。而当天气由晴好到变天时，其他模型的预测误差率增大了50%以上，只有GRU-A的误差率增大最少，变天情况下，误差率也最小。由此，天气复杂情况下，GRU-A预测模型的预测性能最好。阴天时，GRU-A模型的3项指标都比其他4个模型好。由此可得，不论在何种天气情况下，GRU-A模型的预测准确率都比其他模型更高。