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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