短期风电功率预测

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基于超参数优化和误差修正的STAGN超短期风电功率预测
《电力系统保护与控制》2025年第8期117-129,共13页潘超 王超 孙惠 孟涛 
国家重点研发计划项目资助(2022YFB2404000)。
针对风电功率预测模型的数据关联性与误差修正适应性问题,提出基于超参数优化和误差修正单元切换的超短期风电功率预测方法。首先,构建时空注意力门控网络预测模型,利用改进开普勒算法进行超参数优化。然后,考虑风电场数据与预测误差之...
关键词：超短期风电功率预测 改进开普勒算法 误差修正 风速矩阵梯度 
基于RIME-VMD-RIME-BiLSTM的短期风电功率预测
《电气应用》2025年第4期85-95,共11页王秀云 祝宏斌 
吉林省教育厅科研项目(JJKH20230118KJ)。
针对风电功率时间序列的随机性和波动性,为提高风电预测准确度,提出了一种结合霜冰优化算法(RIME)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与双向长短期神经网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的短期风电...
关键词：风电功率 霜冰优化算法 变分模态分解 BiLSTM 
改进蛇优化算法及其在短期风电功率预测中的应用
《云南大学学报(自然科学版)》2025年第2期255-265,共11页周璇 赵梦玲 殷新宇 
国家自然科学基金(51974231);国家自然科学基金青年项目(12302038)。
为了对风电功率进行精确预测,基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)、改进蛇优化算法(improved snake optimization,ISO)和核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM),提出...
关键词：短期风电功率 改进蛇优化算法 核极限学习机 
基于PSO-BP混合算法的风电功率预测研究
《无线互联科技》2025年第7期111-114,共4页王文欣 刘霁萱 施振雷 
针对短期风电功率的多样性与非平稳特性,传统预测模型在时空特征提取方面存在明显局限性。现有方法对风电场历史运行数据的时空耦合特性挖掘不足,难以有效捕捉其动态演化规律与潜在特征关联,导致预测精度难以满足电网调度的实际需求。...
关键词：BP神经网络 PSO-BP混合算法 短期风电功率预测 
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 
基于改进鱼鹰优化算法与VMD-LSTM的超短期风电功率预测
《太阳能学报》2025年第3期652-660,共9页罗潇远 刘杰 杨斌 覃涛 陈昌盛 杨靖 
贵州省科技支撑计划(黔科合支撑[2023]一般411;黔科合支撑[2023]一般412;黔科合支撑[2024]一般051);贵州省双碳研究院开放课题(DCRE-2023-13)。
为提升超短期风电功率的预测精度,提出一种加入融合柯西变异和反向学习策略的改进鱼鹰优化算法(IOOA),用于优化以长短期记忆网络(LSTM)和变模态分解(VMD)为基础的组合预测模型。首先,采用变模态分解收集的历史风电功率数据,将非线性较...
关键词：长短期记忆网络 变模态分解 风力发电 改进鱼鹰优化算法 功率预测 优化算法 
基于VMD-ISMA-SVM组合模型的短期风电功率预测
《安徽电气工程职业技术学院学报》2025年第1期69-77,共9页万亮 胡俊 李小龙 张喻 刘炬 
为了提高短期风电功率的精准预测,文章提出了一种基于VMD-ISMA-SVM组合模型的短期风电功率预测方法。首先采用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)对风电功率时间序列数据进行分解,获得了8个不同频率的风电功率模态分量...
关键词：风电功率预测 组合模型 支持向量机 改进黏菌算法 变分模态分解 
基于动态指数时间平滑随机梯度下降的短期风电功率在线概率预测方法被引量：1
《供用电》2025年第2期100-107,共8页乔如妤 于凯 李泽民 刘雁行 徐恺 李旭东 梁楠 冯军 王耀健 温洪林 顾洁 
国家自然科学基金项目(52307119);内蒙古电力(集团)有限责任公司2023年第一批科技项目(2023-5-46)。
为解决风电出力的非平稳性所引起的预测模型参数时变问题,降低短期风电功率预测误差,提出了一种风电功率在线概率预测方法。通过构建分位数神经网络模型及动态更新参数,实现了预测准确性的提升;采用凸神经网络模型,实现了数值天气预报...
关键词：短期风电功率预测 概率预测 在线学习 非平稳性 机器学习 
基于自适应VMD-LSTM的超短期风电功率预测被引量：1
《南京信息工程大学学报》2025年第1期74-87,共14页王迪 傅晓锦 杜诗琪 
上海市自然科学基金(11ZR1413800)。
针对风电功率波动性较强和预测精度较低的问题,提出一种改进蜣螂优化算法(Logistic-T-Dung Beetle Optimizer,LTDBO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数和LTDBO算法优化长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,L...
关键词：风电功率 蜣螂优化算法 变分模态分解 长短期记忆网络 数据清洗 
多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测
《太阳能学报》2025年第2期640-648,共9页徐武 范鑫豪 沈智方 刘洋 
国家自然科学基金(U1802271)。
针对短期风电功率预测特征提取尺度单一问题,设计一种基于多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测模型(MTPNet)。首先,在Transformer构架的基础上,利用维数不变嵌入,设计多尺度特征提取网络挖掘风电功率序列本身时序特征,保证了...
关键词：风电功率预测 TRANSFORMER 注意力机制 特征提取 长短期记忆网络 维数不变嵌入层 
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