基于SSA-CNN-BiGRU-Attention的超短期风电功率预测模型

针对风电功率预测精度较低的问题,提出一种融合奇异谱分析(SSA)、卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)及Attention机制的组合预测模型。为抑制风电功率随机波动特性带来的预测功率曲线滞后性问题,采用SSA方法将原始数据序列分解为一系列相对平稳的子分量,并基于各分量模糊熵(FE)值完成各分解分量的有效重构;构建了CNN-BiGRU-Attention模型并用于各重构分量建模预测,其中,CNN网络用以实现各重构分量高维数据特征的有效提取,BiGRU网络用以完成CNN获取的关键特征向量非线性动态变化规律的有效捕捉,Attention机制的引入用于加强对功率数据关键特征的有效学习;通过叠加基于CNN-BiGRU-Attention模型的各重构分量预测值得到最终预测结果。以新疆哈密地区风电场实际运行采集数据为试验样本进行算例分析,结果表明,所提方法可有效缓解风电功率预测结果滞后现象,预测精度全面优于其他预测方法。     

基于深度门控循环单元神经网络的短期风功率预测模型

随着新能源的不断发展,大量大容量风电机组并入电网运行,给电网的安全可靠运行以及风力发电的可持续发展都提出了新的挑战。提出一种风功率预测模型,该模型以风电场风功率历史数据以及风速、风向等数值天气预报数据作为输入对风功率进行预测。考虑到风功率预测中输入数据的波动性和不确定性,在传统门控循环单元(GRU)神经网络的基础上融合卷积神经网络(CNN),以提高模型对原始数据的特征提取和降维能力,并引入dropout技术减少模型中的过拟合现象。工程实例分析表明,所提模型在预测准确度和运算速度方面均优于长短记忆神经网络模型。     

基于二次模式分解和级联式深度学习的超短期风电功率预测EI北大核心CSCD

风电功率预测对电力系统的经济调度和运行至关重要。为了减少集合经验模式分解产生的高频本征模函数IMF1对预测结果造成的影响,使用小波包分解进一步将IMF1子序列分解成若干子系列。针对传统机器学习无法处理时间序列间关联信息和时间相关性的缺陷,提出了级联式卷积神经网络-门控循环单元预测模型,提取风电功率子序列、风速子序列和风向之间的耦合关系的隐含特征,并进一步挖掘各个时间序列之间的时间相关特征。实验结果表明,所提出的预测模型优于其他预测模型,并验证了所提预测模型的有效性。     

基于神经网络的风电功率预测与模型优化方法

精准的风电功率预测是电力的合理调度的重要依据和电力系统的平稳运行的重要保证。本文提出了组合残差网络和门控循环单元的风电功率预测模型。该模型使用残差网络提取风电数据的多维非线性特征,之后将特征向量时序化并作为门控循环单元网络的输入。残差网络将前面的时序特征与当前时刻的特征相结合,可以取得比普通卷积网络更好的非线性时序特征。门控循环单元网络比传统的长短期记忆网络有更简单的结构和更高的预测精度。本文通过实验的方法优化了所提出的模型中残差块的个数和门控单元的个数。在法国La Haute Borne风电场的风电数据上的仿真实验表明,本文提出的方法具有令人满意的预测精度。     

基于注意力机制的卷积神经网络-长短期记忆网络的短期风电功率预测

为了提高风电功率的预测精度,针对风电数据间歇性与时序性的特点,提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络-长短期记忆(convolutional neural networks-long short-term memory,CNN-LSTM)网络预测模型.首先利用CNN提取风电数据动态变化的多维特征,然后将特征向量构造成时...     

基于时空注意力卷积模型的超短期风电功率预测

随着风电利用率的不断提高,风电输出功率的准确预测对电力系统的调度和稳定运行具有重要意义。然而,风力发电的随机性和波动性容易影响功率预测结果的准确性。该文提出一种基于时空相关性的风电功率预测方法,由时空注意力模块和时空卷积模块组成。首先,利用空间注意力层和时间注意力层对不同风机之间的时空相关性进行聚合提取。其次,通过空间卷积层和时间卷积层有效捕捉风电数据之间的空间特征和时间演变规律。最后,采用中国两处实际风电场运行数据对预测方法进行实验验证。结果表明,相比于传统预测方法,时空注意力和时空卷积的融合使该文所提出的预测方法具有较高的预测精度和较好的稳定性。     

基于KPCA-K-means-GRU的短期风电功率预测研究

风能间歇性和波动性的特点给电网的平稳运行造成了很大的挑战,导致电网企业限制风电并网,造成弃风行为。因此,实时有效地预测风力发电情况对风电开发和电网的平稳运行至关重要。在分析当前多种预测方法后,提出了基于核主成分分析K均值聚类-门控循环单元(KPCA-K-means-GRU)的短期风电功率预测模型。多维数据能够较好地还原实际物理状态,但过高维度的数据会带来维数灾难。因此,利用非线性的KPCA在保留高维数据信息的同时降低数据维度。随后借鉴负荷预测相似日思路,将降维后的数据通过K-means进行无监督聚类以建立不同的预测模型来提高预测精度。最后分别训练不同类别数据的GRU神经网络参数,进行分类预测以获得更合适的网络模型。     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTM-Attention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTM-Attention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

基于CEEMDAN-IDOA-BiLSTM的超短期风电功率预测

准确可靠的风电功率预测对电力系统调度、风电场的效益和电网的安全稳定运行具有重要意义。为了提高超短期风电功率预测的准确性,提出了一种基于自适应噪声完备经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN）和改进野狗优化算法（improved dog optimization algorithm,IDOA）优化双向长短时记忆网络（bi-directional long short-term memory,BiLSTM）的组合模型预测超短期风电功率方法。该方法先采用CEEMDAN分解方法将原始的数据分解来降低原始数据的复杂性和不稳定性,将分解后的所有序列进行偏自相关方法分析,选出重要性较大序列作为IDOA-BiLSTM模型的输入,最后通过IDOA-BiLSTM模型进行超短期风电功率预测。采用甘肃某风电场实测数据为数据集,进行训练模型和预测分析,结果表明所提出的超短期风电功率预测模型具有较高的预测精度,具备实际应用的可行性。     

基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测

数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响.为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型.首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率的重要程度,利用累积贡献率提取NWP中的有效信息,将加权的NWP信息与历史功率数据作为预...     

基于改进长期循环卷积神经网络的海上风电功率预测

准确的风电功率预测对海上风电安全并网具有重要意义.不同于陆地,海上具有气象因素复杂、风电出力波动显著等特点,使得海上风电功率预测精度难以满足工程实际要求.针对以上问题,文中提出一种基于改进长期循环卷积神经网络(LRCN)的预测模型,用于超短期海上风电功率预测.首先,采用改进LRCN进行初步功率预测,即构建多卷积通道分别...     

基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测

针对动态神经网络风电功率预测模型输入变量较多、模型复杂的问题,将神经网络和平均影响值方法相结合,提出了一种基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测方法。此方法综合考虑了各输入变量对输出变量(风电预测功率)的外部贡献率和内部贡献率,筛选出了对输出变量贡献率最大的输入变量,建立了一个优化的神经网络超短期风电功率预测模型。实验结果表明,所提模型降低了预测模型的复杂度,减少了测量噪声对预测精度的影响,得到了较好的风电功率预测结果。     

基于OVMD-SSA-DELM-GM模型的超短期风电功率预测方法

为了提高风电功率的预测精度,提出了一种基于最优变分模态分解(optimal variational model decomposition,OVMD)、麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)、深度极限学习机(deep extreme learning machine,DELM)和灰色模型(...     

基于OS-ELM和Bootstrap方法的超短期风电功率预测

提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM)的超短期风电功率预测方法。利用OSELM学习速度快、泛化能力强的优点,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对数值天气预报风速的快速实时修正和风电机组输出功率的快速预测。随后,采用计算机自助(Bootstrap)法构造伪样本,给出了预测功率的置信区间评估。实例和研究结果表明,该预测方法与反向传播(BP)网络、支持向量机(SVM)方法相比,在计算时间上更能满足在线应用需求,而且预测精度相当,有较好的应用前景。     

自适应提升及预测误差修正的风电功率超短期预测

为了提高超短期风电功率预测精度,提出了一种自适应提升及预测误差修正的风电功率超短期预测方法。首先,使用CEEMDAN将原始风电功率序列分解为多个分量,用RCMSE对其重构成新模态以降低风电功率序列复杂性及提高预测效率;其次,用EESHHO优化ELM权值和阈值提高模型的泛化性,同时引入AdaBoost提高预测模型的精确度和稳定性;最后,在学习历史训练误差的基础上提出修正预测值的策略,进一步提高预测精度。算例结果验证了所提方法的有效性。     

基于多头注意力机制和门控循环单元神经网络的居民充电桩容量预测

居民充电桩的容量预测可为其定容选址提供参考,助力实现“双碳”目标,为此提出了一种基于数据驱动的居民充电桩容量预测方法。首先,采集了居民充电桩的历史容量数据并进行预处理;其次,利用不同大小的时序窗口对其进行切片作为输入特征;最后,构建了结合多头注意力机制和门控循环单元神经网络的预测模型,将特征输入模型从而实现了对未来容量的精准预测。通过实例分析表明,该模型预测结果的平均绝对误差和均方根误差分别为33.19和102.14%,预测精度相较于其他模型有较大提升,为居民充电桩的容量预测提供了新思路。     

基于数据驱动和深度学习的超短期风电功率预测

从多源、多维、多模态的风电数据中挖掘风能、风电的因果关联,以及多风电场间的时空关联,是提高风电功率预测精度的有效途径.文中提出了一种基于数据驱动的混合深度学习模型.首先,在数据预处理环节,将风电场满功率输出、风速溢出的场景,视为风电功率预测的异常、故障状态,并提出数据清洗方法以加强风速和风电的相关性.然后,针对气象信息...     

Ultra-short-term Interval Prediction of Wind Power Based on Graph Neural Network and Improved Bootstrap Technique

Reliable and accurate ultra-short-term prediction of wind power is vital for the operation and optimization of power systems. However, the volatility and intermittence of wind power pose uncertainties to traditional point prediction, resulting in an increased risk of power system operation. To represent the uncertainty of wind power, this paper proposes a new method for ultra-short-term interval prediction of wind power based on a graph neural network(GNN) and an improved Bootstrap technique. Sp...