基于深度学习模型的新能源电站一体化短期功率预测

为了解决风力发电和光伏发电随机性、波动性、间歇性造成的新能源功率预测建模和精度不高问题,基于深度学习模型变分自动编码器(Variational Auto-Encoder, VAE)在时间序列建模和非线性逼近特征提取方面的优异性能,开展新能源电站VAE模型功率短期预测研究,并与循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)深度学习方法和支持向量回归(SVR)机器学习方法的预测结果进行了对比。光伏电站和风电场独立功率预测结果表明,深度学习模型较基线机器学习模型预测性能更好,基于VAE的预测方法能够学习更高级别的特征,其预测性能表现更佳,光伏功率预测模型的RMSE、MAE和R²值分别为1.593、1.098和0.973;风光一体化功率预测结果表明,VAE和RNN模型能够提高功率预测准确性,其一体化功率预测模型的R²值分别为0.96和0.97。