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现有海上风电场出力预测研究对复杂时空关系考虑不足,且多为“黑盒”模型,缺乏可解释能力。为充分挖掘时空关联并实现模型可解释,提出一种基于多重时空注意力图神经网络(MSTAGNN)的海上风电场出力预测模型。首先,构建了一种考虑空间关联的海上风电场图拓扑,并引入空间注意力机制实现图拓扑的动态变化;其次,分别利用图卷积网络和时间门控卷积网络有效提取空间和时间特征;接着,对所提模型引入多维多头注意力机制,使其获得多重可解释能力;最后,基于中国东海大桥风电场真实数据进行仿真验证。结果表明,所提模型相比传统预测模型具有更高的预测精度,同时在空间、特征、时间多个维度具有合理的可解释性。 相似文献
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为提高风电出力预测精度,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-贝叶斯优化(BO)-长短期时序网络(LSTNet)对风电机组输出功率进行短期预测。清洗数据,采用CEEMDAN对清洗后的原始功率数据进行分解,得到若干个子序列;将分解得到的子序列输入至LSTNet模型,通过对LSTNet的超参数使用BO算法优化,输出子序列的预测结果;将各序列的预测结果进行叠加重构得到最终预测结果。通过对渭南某风电场机组实测数据进行实例仿真,设置消融分析和对比分析,结果表明文中所提方法相较于其他模型,预测精度得到有效提升。 相似文献
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为提高风电出力的预测精度,提出一种基于Bayes优化的长短期记忆人工神经网络(long-short term memory, LSTM)的预测模型。首先,利用经验模态分解对风电历史出力序列进行分解,并对各分量及原始数据分别提取8个统计特征量,与预测前6个时刻出力值共同组成预测特征集。然后,采用绳索算法(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)从预测特征集中提取具有统计意义的特征子集,作为预测模型的输入。最后,提出基于Bayes超参数寻优的LSTM网络优化方法,以提高预测精度。选取湖北某市风电出力历史数据进行预测实验,结果表明:相较于BP神经网络、SVM、RBF网络、GRNN网络等预测模型,所提模型预测精度较高,特征提取方法较为合理。 相似文献
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在海上风电规模化开发、集群化并网的背景下,如何回收海上风电接入系统的输电成本,公平合理地向各风电场分摊已成为目前海上风电行业亟待解决的问题。针对该问题,提出了一种考虑风电出力相关性的海上风电接入系统固定成本分摊方法。首先,利用藤Copula函数构建多个海上风电场的出力相关性模型,同时假定系统负荷需求模型服从正态分布,发电机服从0-1概率分布;然后,结合蒙特卡洛抽样和顺流概率潮流追踪法计算各海上风电场接入系统的固定成本分摊费用;最后,通过算例仿真分析,验证了所提方法的合理性和有效性。 相似文献
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精确的负荷预测是电力系统规划、设计的有力支撑,是电网安全经济运行提供重要保障。实际应用中,存在由于数据采集设备故障、系统突发事件导致相关数据资料不准确从而影响短期负荷预测结果的情况。本文提出基于小波变换的长短期记忆神经网络负荷短期负荷方法WT-LSTM(wavelet transform -long short-term memory),利用小波变换的时频特性对负荷数据的伸缩变换进行细化,实现高频系数量化处理;结合长短期记忆神经网络的梯度计算,提高负荷预测的准确性和可靠性。通过变电站负荷数据以及区域办公楼实验,仿真结果表明本文方法能够有效处理负荷原始数据中的噪声,从而提高负荷预测精度和鲁棒性。 相似文献
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短期电力负荷具有不平稳、随机性强等特点,传统的负荷预测方法在建模中常表现出一定的局限性。为提高预测精度,提出了一种基于互补集合经验模态分解(complement-ary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)、长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络和多元线性回归(multiple linear regression, MLR)方法组合而成的CEEMD-LSTM-MLR短期电力负荷预测方法。首先将电力负荷数据通过CEEMD分解为高频分量和低频分量;将复杂的高频分量通过经贝叶斯优化的LSTM神经网络进行预测,周期性的低频分量通过MLR方法进行预测,最后将各分量叠加重构得到最终预测结果。通过算例分析,一方面将不同分解方法进行对比,一方面将不同模型进行对比并探究贝叶斯调参对结果的影响,验证了所提模型更具可靠性与准确性。 相似文献
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为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种基于极端梯度提升和长短期记忆网络的组合预测方法。首先采用Spearman相关系数法对负荷与气象因素进行相关性分析,提取模型输入特征。然后分别建立XGBoost、LSTM预测网络,并采用遗传算法优化网络的参数。最后利用模拟退火算法对各网络的预测结果分配最优权重系数,通过加权组合得到最终的集成预测结果。实验结果表明,XGBoost和LSTM组合模型对短期电力负荷预测的平均绝对百分比误差为0.88%,与XGBoost模型、LSTM模型相比,误差分别降低了2.17%、1.99%,在负荷预测领域更具有优势。 相似文献
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保证数据驱动型配电网短期负荷预测精准的关键是选取合适的相似日数据集和构建合理的日负荷预测模型.文中研究了一种基于孪生网络(SN)和长短时记忆(LSTM)网络相结合的配电网短期负荷预测模型.基于配电网负荷相似日的影响因素具有多样化、强随机性的特点,利用SN两个输入权重共享的特点对历史负荷数据进行分析,进而对待测日的特征进行分类,以完成相似日数据选取.此外,利用灰狼优化算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点,对基于LSTM网络的配电网短期负荷预测模型进行参数优化.最后,以某一个区域配电网的实际数据为例,验证上述预测方法的准确性与鲁棒性,与LSTM网络、基于粒子群优化的LSTM网络、支持向量机等方法对比可知,所提方法具有较高的准确度和计算效率. 相似文献
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基于LSTM网络的时间多尺度电采暖负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
电采暖负荷的准确预测对配电网安全稳定运行具有重要作用.为提高电采暖负荷预测精度,提出基于长短期记忆网络的时间多尺度电采暖负荷预测方法.该方法首先确定负荷预测网络模型参数,通过分析不同时间尺度下的电采暖负荷数据特征,在不同训练步长下,建立基于长短期记忆网络的电采暖负荷预测模型,实现电采暖负荷的准确预测.采用北京某地的电采... 相似文献