| 基于堆叠稀疏降噪自动编码器的地区风电场群高精度超短期风电功率预测 |
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| 引用本文： | 吴卓. 基于堆叠稀疏降噪自动编码器的地区风电场群高精度超短期风电功率预测[J]. 电工材料, 2022, 0(1): 72-75 |
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| 作者姓名： | 吴卓 |
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| 作者单位： | 三峡大学电气与新能源学院 |
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| 摘 要： | 为解决风电功率预测过程中面临的风电数据量大且复杂化以及如何提高预测精度的问题,基于堆叠稀疏降噪自动编码器提出地区风电场群高精度超短期风电功率预测方法。该方法采用自编码器对输入风电功率数据进行降维提取特征,为进一步增强自动编码器的抗干扰性,对其引入稀疏性约束和降噪技术。该方法能够有效降低数据的解析难度和提高特征提取的可靠性。通过实际算例验证,该预测方法可有效提高多风电场功率预测的精度。
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| 关 键 词： | 风电功率 稀疏性 降噪性 堆叠自编码器 |
High Precision Ultra-short-term Wind Power Prediction of Regional Wind Farms Based on Stacked Sparse Noise Reduction Autoencoders |
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| WU Zhuo. High Precision Ultra-short-term Wind Power Prediction of Regional Wind Farms Based on Stacked Sparse Noise Reduction Autoencoders[J]. Electrical Engineering Materials, 2022, 0(1): 72-75 |
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| Authors: | WU Zhuo |
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| Affiliation: | (Electric and New Energy Faculty of China Three Gorges University,Hubei Yichang 443002,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wind power sparsity noise reduction stacked autoencoder |
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