短期风电功率预测

作品数：327被引量：2562H指数：32
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基于时空注意力卷积模型的超短期风电功率预测被引量：2
《电网技术》2024年第5期2064-2073,I0068,I0069-I0071,共14页吕云龙 胡琴 熊俊杰 龙敦华 
国网江西省电力有限公司科技项目(521820220007)。
随着风电利用率的不断提高,风电输出功率的准确预测对电力系统的调度和稳定运行具有重要意义。然而,风力发电的随机性和波动性容易影响功率预测结果的准确性。该文提出一种基于时空相关性的风电功率预测方法,由时空注意力模块和时空卷...
关键词：风电功率预测 时空相关性 图神经网络 时空注意力模块 时空卷积模块 
融合精细化气象因素与物理约束的深度学习模型在短期风电功率预测中的应用被引量：5
《电网技术》2024年第4期1455-1465,I0022,I0023,I0024,共14页邬永 王冰 陈玉全 姜华 
国家自然科学基金项目(62303158)。
现有基于深度学习方法的风电功率预测是一种以气象数据为输入的间接预测,其预测精度依赖于气象预报的准确率,然而现有气象预报资料普遍存在分辨率低,预报模式不稳定的问题。同时,深度学习模型完全依赖数据驱动,缺乏物理规律的指导,预测...
关键词：风电功率 数值天气预报 降尺度 多模式集成 物理深度学习 
基于CEEMDAN-PE-WPD和多目标优化的超短期风电功率预测方法被引量：6
《电网技术》2023年第12期5015-5025,共11页常雨芳 杨子潇 潘风 唐杨 黄文聪 
国家自然科学基金项目(61903129);湖北工业大学博士启动基金研究项目(BSQD2020012)。
为了提高风电功率预测的精度,提出了一种基于总体平均经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、排列熵(permutation entropy,PE)、小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)...
关键词：超短期风电功率预测 总体平均经验模态分解 排列熵 小波包分解 长短期记忆神经 精英T分布麻雀优化算法 多目标优化 
基于多重注意力的双通道超短期风电功率预测被引量：4
《电网技术》2023年第7期2887-2896,共10页赵雅婷 景超 张兴忠 
国网山西省电力公司科技项目(52053020000W)。
风电功率的超短期精确预测对于电力系统持续、稳定运行具有重要意义。针对风电功率超短期预测问题,提出了一种基于多重注意力双通道模型(dual-channel model with multi-attention,DCMMA)的预测方法,首先采用最小冗余最大相关性(minimum...
关键词：风电功率预测 双通道 多重注意力 多元气象因素 
基于敏感气象特征因子筛选与优化组合的短期风电功率预测被引量：12
《电网技术》2023年第7期2897-2904,共8页马伟 乔颖 鲁宗相 李佳明 孙书鑫 周强 
国家电网有限公司总部科技项目“应用于新能源场群调度辅助决策的数字孪生关键技术研究资助”(4000-202033049A-0-0-00)。
为有效利用数值天气预报数据提供的多类型气象信息来提升预测精度,提出了一种基于敏感气象特征因子筛选与优化组合的短期风电功率预测方法。首先,采用斯皮尔曼、信息熵、皮尔逊相关性指数分析气象特征与功率的相关性,利用证据理论计算...
关键词：证据理论 敏感气象特征因子筛选 风电功率预测 优化组合权重 
基于混沌CSO优化时序注意力GRU模型的超短期风电功率预测被引量：24
《电网技术》2021年第12期4692-4700,共9页孟安波 陈顺 王陈恩 丁伟锋 蔡涌烽 符嘉晋 周华敏 
国家自然科学基金项目(61876040)。
高精度的风电功率预测对风电的并网运营至关重要。为提取风电功率输入序列隐含的时间信息,建立以门控循环单元为基础的预测模型;并在模型输入侧引入时序注意力机制,通过与输入进行加权的方式提高模型对关键历史时间节点的敏感性。为加...
关键词：风电功率预测 门控循环单元 时序注意力机制 动态混沌纵横交叉算法 正则化 
基于OVMD-SSA-DELM-GM模型的超短期风电功率预测方法被引量：42
《电网技术》2021年第12期4701-4710,共10页曾亮 雷舒敏 王珊珊 常雨芳 
国家自然科学基金项目(51977061,61903129);湖北省重点研发计划项目(2020BAB114);武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放基金项目(MADTOF2020B0)。
为了提高风电功率的预测精度,提出了一种基于最优变分模态分解(optimal variational model decomposition,OVMD)、麻雀算法(sparrow search algorithm,SSA)、深度极限学习机(deep extreme learning machine,DELM)和灰色模型(grey model,...
关键词：超短期风电功率预测 最优变分模态分解 深度极限学习机 麻雀算法 灰色模型 
含超短期风功率预测增强处理的风储系统超前滚动优化控制策略被引量：16
《电网技术》2021年第6期2280-2287,共8页李滨 邓有雄 陈碧云 
国家自然科学基金项目(51767004)。
因风电固有的高不确定性与强随机性的特点,在电力市场中难以与传统机组相竞争,影响其大规模地接入电网。为提高风电跟踪计划出力能力与市场竞争力,首先结合电池储能系统,考虑风储系统运行约束,建立了以区域发电机组并网要求下惩罚电量...
关键词：风储联合系统 超短期风电功率预测 预测增强处理 滚动优化 控制策略 
基于二次模式分解和级联式深度学习的超短期风电功率预测被引量：43
《电网技术》2020年第2期445-453,共9页殷豪 欧祖宏 陈德 孟安波 
国家自然科学基金项目(61876040).
风电功率预测对电力系统的经济调度和运行至关重要。为了减少集合经验模式分解产生的高频本征模函数IMF1对预测结果造成的影响,使用小波包分解进一步将IMF1子序列分解成若干子系列。针对传统机器学习无法处理时间序列间关联信息和时间...
关键词：风电功率预测 二次模式分解 卷积神经网络 门控循环单元 
基于波动过程匹配技术的短期风电功率预测被引量：13
《电网技术》2018年第11期3652-3659,共8页丁明 缪乐颖 车建峰 毕锐 张超 王勃 
国家电网公司科技项目“基于广域时空大数据分析的风电功率预测方法研究与应用”;可再生能源与工业节能安徽省工程实验室开放课题资助(45000-411104/012)~~
提出了一种基于波动过程匹配技术的风电功率短期预测的方案。利用希尔伯特-黄变换对风电功率波动进行频谱分析,将各个固有模态分量重构成随机性强的高频分量和反映波动趋势的低频分量,并确定了分频预测方案。对低频分量进行波动过程识...
关键词：风电功率预测 希尔伯特-黄变换 波动过程 分频预测 匹配技术 
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