基于自适应时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测

针对风电功率数据包含的多尺度时间信息难以描述、现有方法未充分考虑气象因素对于风电功率动态耦合的影响而导致的预测性能下降等问题,提出了一种基于自适应时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测方法。采用时序嵌入层对风电功率序列进行表征以获取其周期、非周期模式,并引入自注意力捕捉高维风电功率序列的自相关性;利用交叉注意力重构风电功率与气象因素,形成包含两者耦合关系的多维特征序列;利用一维卷积神经网络沿时间、特征方向分别挖掘多维特征序列的时间相关性和空间相关性,进而利用长短期记忆网络提取相应的时序特征,并将所得时序特征经全局注意力去噪和门控机制融合后输入全连接层,分别进行点预测和区间预测。实验结果表明,所提方法能够获得准确的点预测值和可靠的预测区间。     

光伏电站电气火灾监控预警系统研究

目前光伏发电在我国发展势头十分迅猛,但暴露的安全问题也不容忽视,基于光伏发电现实生产需求,以及国家标准对于光伏发电并网的监控要求,设计了此光伏电站电气火灾监控预警系统。系统分为监控层、传输层、应用层,结合Zigbee、4G技术等技术,旨在实现光伏发电本地控制、远程数据呈现以及远程控制等功能。系统结合光伏电池建模,提出了一套全面的监控策略,为提升光伏发电安全效能提供高效解决方案。     

基于多维融合特征和卷积神经网络的多任务用户短期负荷预测

针对海量用户负荷预测场景下，应用单任务用户负荷预测法所导致的运行效率低以及无法学习相关任务间关联关系等问题，提出一种基于多维融合特征和卷积神经网络的多任务用户短期负荷预测方法。首先，基于聚类技术实现多任务学习中相关任务的选择;其次，为每一类用户群构建多维融合输入，合理有序容纳多个任务的特征，避免维度爆炸和信息混乱;最后，分别为每一类用户建立以卷积神经网络为共享层的多任务预测模型，学习共享特征，并行输出相应类中全部用户的负荷预测值。基于爱尔兰能源监管委员会提供的智能电表实测数据进行算例分析，结果表明，该方法在提高整体运行效率和平均预测精度方面均取得良好成效。     

基于ICEEMDAN-LSTM和残差注意力的短期太阳辐照度预测

为提升短期太阳辐射预测的准确性，提出一种基于ICEEMDAN-LSTM和残差注意力的短期太阳辐照度预测方法。该方法利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）将原始辐射序列分解为多尺度模态分量，同时引入残差注意力机制对原始气象特征进行重构，然后利用长短期记忆网络分别提取两部分的时序特征，并融合所得特征输入至多层感知器，进行提前1小时的水平面总辐照度预测。实验结果表明，该方法能捕捉辐射序列的波动和突变，并考虑不同气象特征的重要程度，可有效提高短期太阳辐照度的预测精度。