短期风电功率

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基于CEEMDAN⁃TCN的短期风电功率预测研究
《现代电子技术》2025年第2期97-102,共6页李敖 冉华军 李林蔚 王新权 高越 
风力发电作为可再生能源的重要组成部分,在电力系统规划和日常运行中扮演着重要的角色,准确的短期风电功率预测对于电网的稳定运行和优化调度具有重要意义。为提高短期风电功率预测的准确性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分...
关键词：短期风电功率预测 自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 时间卷积网络(TCN) 特征提取 预测精度 时间序列分析 
基于SSA-VMD-INGO-RF的短期风电功率预测
《现代电子技术》2024年第24期88-96,共9页汪繁荣 梅涛 张旭东 汪筠涵 肖悦 
国家自然科学基金项目(52307239)。
为解决风电功率输出的不确定性、弱化电网波动以及电网的提质增效等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)、Piecewise混沌映射、北方苍鹰优化(NGO)算法和随机森林(RF)的组合模型。该模型采用麻雀搜索算法(SSA)对VMD核心参数(K值和惩罚系...
关键词：短期风电功率预测 北方苍鹰算法 Piecewise混沌映射 随机森林 变分模态分解 麻雀搜索算法 
基于信息调控和MATCN的超短期风电功率多步预测
《现代电子技术》2024年第18期1-7,共7页陈磊 黄凯阳 张怡 陈禹 张志瑞 尹振楠 
国家重点研发计划项目(2021YFE0190900);教育部产学合作协同育人项目(230802495182120);华北理工大学研究生教育教学改革项目(YJG202308)。
对波动的风电功率进行有效预测,是电网供需平衡、系统稳定运行的重要保障。为此,提出一种基于信息调控和MATCN的超短期风电功率多步预测方法。利用现有数据衍生出高阶项与交互项,提升特征序列数量与有效特征占比。针对复杂的风电数据结...
关键词：风电功率 多步预测 变分模态分解 多头注意力时间卷积网络 注意力机制 信息调控 
基于ICEEMDAN-ICSSA-CKELM-TCCA的短期风电功率预测研究
《现代电子技术》2023年第24期39-46,共8页韦权 汤占军 贺建峰 
国家自然科学基金资助项目:基于多模等变自适应卷积网络的PET/CT成像呼吸运动伪影校正研究(82160347)。
为了提高风电功率预测的准确性,基于信号分解、优化算法和误差修正,提出一种ICEEMDAN-ICSSA-CKELMTCCA的风电功率预测组合模型。首先采用改进的带自适应噪声的完全集成经验模式分解(ICEEMDAN)和样本熵原理,对原始功率序列进行分解和重构...
关键词：短期风电功率预测 自适应噪声的完全集成经验模式分解 混沌麻雀搜索算法 组合核极限学习机 样本熵 时间卷积网络 
基于MIC-VMD-GWO-LSTM的短期风电功率预测被引量：1
《现代电子技术》2023年第22期115-120,共6页梁昌侯 龙华 李帅 周筝 严北斗 
国家自然科学基金项目(61761025)。
准确的风电功率预测可以合理安排风电场的发电计划和提高电网稳定性。针对单一预测模型预测精度低的问题,提出一种基于MIC-VMD-GWO-LSTM的短期风电功率预测模型。首先使用最大互信息系数法(MIC)对高维特征的风电数据集进行特征提取,以...
关键词：短期风电功率预测 最大互信息系数 变分模态分解 灰狼优化算法 长短期记忆 风电功率序列 
基于浅层方法和深度网络集成的短期风电功率预测被引量：4
《现代电子技术》2022年第11期118-124,共7页曾亮 狄飞超 王珊珊 常雨芳 
国家自然科学基金项目(51977061);国家自然科学基金项目(61903129);湖北省重点研发计划项目(2020BAB114)。
风电功率的预测精度受到多种因素的影响,为进一步提高预测精度,提出一种基于浅层方法和深度网络集成的短期风电功率预测模型(GRA⁃GWO⁃SVR⁃AdaBoost⁃GRU),集成灰色关联度分析(GRA)、支持向量回归机(SVR)、自适应提升集成(AdaBoost)和门...
关键词：风电功率预测 参数优化 预测模型 灰色关联度分析 支持向量回归机 门控循环单元 强回归器 误差修正 
基于EEMD⁃PSO⁃SVM的短期风电功率预测被引量：5
《现代电子技术》2021年第15期89-93,共5页赵倩 陈芳芳 甘露 齐琦 王驰鑫 徐天奇 
国家自然科学基金项目(61761049)。
针对风电功率预测精度不高的问题,建立基于EEMD⁃PSO⁃SVM的短期风电功率组合预测模型。利用集合经验模态分解法将不平稳的原始风电功率序列分解为不同复杂度的子序列,对这些子序列分别建立相应的SVM预测模型。由于支持向量机的惩罚因子...
关键词：风电功率预测 模态分解 预测模型 参数寻优 组合模型 建模训练 仿真结果分析 
基于风速融合和NARX神经网络的短期风电功率预测被引量：7
《现代电子技术》2020年第9期166-169,174,共5页徐遵义 王俊雪 
济南市高校自主创新计划(201303001);山东省重点研发计划(2015GGX101047,2016GGX101024)。
高精度的短期风电功率预测是保证电网日常调度及运行安全的关键因素。目前,国内短期风电功率预测精度普遍低于国外水平。为了提高风机短期功率预测精度,提出一种基于风速融合和NARX神经网络的预测模型。该方法对同一地点不同数据源提供...
关键词：短期风电功率预测 预测模型 NARX神经网络 风速融合 数据融合 数据处理 
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