短期风电功率

作品数：472被引量：3288H指数：36
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基于多重相关性学习的风电场SCADA数据修复及其功率预测应用
《电力自动化设备》2025年第3期78-85,共8页郑李梦千 朱利鹏 文唯嘉 李佳勇 张聪 
国家自然科学基金资助项目(52207094,52377095)。
风电场数据采集与监视控制(SCADA)系统实测数据中的数据缺失、噪声等非理想测量工况给短期风电功率的可靠预测带来严峻挑战。为解决这个问题,提出了一种基于多重相关性学习的SCADA数据修复方案。对于SCADA实测数据中存在的数据缺失问题...
关键词：SCADA数据修复 多重相关性 短期风电功率预测 深度学习 残差神经网络 
基于TCN-Wpsformer混合模型的超短期风电功率预测被引量：7
《电力自动化设备》2024年第8期54-61,共8页徐钽 谢开贵 王宇 胡博 邵常政 赵宇生 
国家自然科学基金委员会-国家电网公司智能电网联合基金资助项目(U1966601)。
针对基于梯度下降的递归神经网络难以捕获时间跨度较长的风电功率长期依赖关系的问题,提出一种基于时间卷积网络(TCN)和窗口概率稀疏Transformer(Wpsformer)混合模型的超短期风电功率预测方法。将包含时间季节性特征的时间编码与包含原...
关键词：超短期风电功率预测 时间卷积网络 窗口概率稀疏Transformer 窗口概率稀疏自注意力机制 
基于EWT和分位数回归森林的短期风电功率概率密度预测被引量：21
《电力自动化设备》2018年第8期158-165,共8页孙国强 梁智 俞娜燕 倪晓宇 卫志农 臧海祥 周亦洲 
国家自然科学基金资助项目(51507052);国家电网公司科技项目(J2017089)~~
概率密度预测能够给出未来风电功率可能的波动范围、预测值出现的概率及不确定性等更多信息,提出基于经验小波变换(EWT)和分位数回归森林的短期风电功率概率密度组合预测模型。首先,采用新型自适应信号处理方法——经验小波变换,将原始...
关键词：经验小波变换 分位数回归森林 核密度估计 概率密度 短期风电功率预测 模型 
基于KPCA-KMPMR的短期风电功率概率预测被引量：15
《电力自动化设备》2017年第2期22-28,36,共8页李军 常燕芝 
国家自然科学基金资助项目(51467008)~~
针对短期风电功率概率预测,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与核最小最大概率回归机(KMPMR)相结合的方法。KPCA方法可对数据进行预处理,在特征空间中有效提取模型输入的非线性主元;KMPMR方法在仅需假定产生预测模型的数据分布的均值与...
关键词：核主成分分析 核最小最大概率回归机 风电功率 概率预测 
考虑爬坡特性的短期风电功率概率预测被引量：27
《电力自动化设备》2016年第4期145-150,共6页甘迪 柯德平 孙元章 崔明建 
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB215101)~~
短期风电功率概率预测有助于调度部门提前安排发电计划,提高风电的消纳能力。提出一种考虑爬坡特性的风电功率概率预测方法,首先通过分析不同风电爬坡定义的特点,阐述互补组合预测的思路;然后采用小波神经网络建立风电功率确定性预测模...
关键词：风电功率 概率预测 风电爬坡事件 小波神经网络 二维核密度估计 
基于原子稀疏分解理论的短期风电功率滑动预测被引量：10
《电力自动化设备》2014年第1期120-127,共8页崔明建 孙元章 柯德平 王树鹏 
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012-CB215101)~~
采用一种具有很强的非平稳信号跟踪、预测能力的原子稀疏分解(ASD)法,作为人工神经网络(ANN)的前置分解方法,将风电功率序列分解为原子分量和残差分量,对原子分量进行自预测,残差分量进行ANN预测,再通过追加最新的风电功率实时数据来更...
关键词：风电 预测 原子稀疏分解 人工神经网络 模型 
基于云支持向量机模型的短期风电功率预测被引量：45
《电力自动化设备》2013年第7期34-38,共5页凌武能 杭乃善 李如琦 
将云模型和支持向量机(SVM)相结合,提出一种适合短期风电功率预测的云支持向量机模型。该模型采用云变换方法提取风速序列的定性特征,并通过SVM建立风速特征与风电功率间的关系。对未来24 h的风电功率预测结果显示,该模型在某个点上的...
关键词：风电 预测 云模型 云变换 支持向量机 
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