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。     

用于超短期风电预测的混合深度学习模型

为提高风功率预测的准确性,本文提出了一种基于注意力机制的CNN-LSTM风功率预测模型。首先进行数据预处理,采用最小二乘法k阶曲线对输入数据进行平滑处理,并对平滑化后的数据归一化;其次,利用卷积神经网络对输入数据特征提取;然后,在传统长短期记忆网络模型中融入注意力机制,进一步从大量信息中提取有用信息,提高模型预测精度。最后,以甘肃省某风电场实测数据为依据进行仿真分析,验证所设计模型的优越性。仿真结果表明,文中模型可以有效降低风功率预测误差。