多步

作品数：1088被引量：4065H指数：23
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基于MIC-EEMD-改进Informer的含高比例清洁能源与储能的电力市场短期电价多步预测被引量：12
《电网技术》2024年第3期949-957,共9页许越 李强 崔晖 
中国电力科学研究院有限公司研究开发项目“电力现货市场通用出清与数据支撑关键技术”(52420022000R)。
随着电力现货市场的开展,短期电价预测对于各市场主体的决策有着重要意义,而高比例清洁能源与储能的不断接入给短期电价预测带来很大挑战。提出一种基于最大信息系数法(maximum information coefficient,MIC)、集成经验模态分解(ensembl...
关键词：高比例清洁能源 短期电价多步预测 最大信息系数 集成经验模态分解 改进Informer 
融合物理信息的TPA-LSTM网络应用于台风条件下海上风电场风速多步预测被引量：11
《电网技术》2023年第10期4152-4160,共9页何锦华 刘洋 朱誉 杨一宁 陆秋瑜 胡泽春 
南方电网公司科技项目(GDKJXM20201994)。
台风条件下海上风电场风速变化大、无明显周期性,这对海上风电场的风速预测造成了极大的困难。针对此问题,提出台风条件下海上风电场风速多步预测方法。首先,针对台风预报信息与风电场风速数据时间尺度不统一的问题,提出用嵌入层网络对...
关键词：台风 融合物理信息的神经网络 改进TPA-LSTM 海上风电场 风速预测 
基于ECBO-VMD-WKELM的风电功率超短期多步预测被引量：17
《电网技术》2021年第8期3070-3078,共9页李青 张新燕 马天娇 马涛 王衡 尹红升 
国家自然科学基金项目(51667018)。
提出一种全新的集合强化物体碰撞优化算法(enhanced colliding bodies optimization,ECBO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、小波核极限学习机(wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)的超短期风电功率多...
关键词：风电功率预测 强化物体碰撞优化 变分模态分解 小波核极限学习机 
基于强化学习理论的输电网扩展规划方法被引量：14
《电网技术》2021年第7期2829-2838,共10页王渝红 胡胜杰 宋雨妍 江栗 沈力 
国家电网西南分部科技项目(SGSW0000GHJS 1900117)。
该文将人工智能扩展至传统输电网规划中,提出基于强化学习理论的输电网扩展规划方法,以带自适应学习因子的多步回溯α-Q(λ)算法进行求解。基于数据库与蒙特卡洛法,并计及输电可靠性成本建立了扩展规划模型,设计自适应学习因子的多步回...
关键词：输电网扩展规划 强化学习 多步回溯Q(λ)算法 自适应学习因子 
基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机的风速多步区间预测被引量：18
《电网技术》2018年第5期1467-1474,共8页殷豪 曾云 孟安波 杨跞 
广东省科技计划项目(2016A010104016)~~
不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然...
关键词：多步区间预测 风速点预测 奇异谱分析-模糊信息粒化 极限学习机 改进布谷鸟算法 
基于聚类经验模态分解-样本熵和优化极限学习机的风电功率多步区间预测被引量：22
《电网技术》2016年第7期2045-2051,共7页张亚超 刘开培 秦亮 方仍存 
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2012CB215101);国家自然科学基金项目(51309258)
针对风电功率序列的不确定性和随机性特征,提出一种基于聚类经验模态分解-样本熵和优化极限学习机的多步区间预测模型。首先,利用聚类经验模态分解-样本熵方法将原始风电功率序列分解为一系列复杂度差异明显的子序列。然后,分别对各子...
关键词：多步区间预测 聚类经验模态分解-样本熵 极限学习机 多策略自适应差分进化 
基于VMD-SE和机器学习算法的短期风电功率多层级综合预测模型被引量：28
《电网技术》2016年第5期1334-1340,共7页张亚超 刘开培 秦亮 
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2012CB215101);国家自然科学基金项目(51309258)~~
针对风电功率受自然环境变化影响,难以建立精确数学模型对其进行预测的问题,采用一种新型的可变模式分解(variational mode decomposition,VMD)技术,将原始风电功率序列分解为一系列有限带宽子模式以降低其不稳定性,根据子模式的样本熵(...
关键词：短期风电功率多步预测 可变模式分解 机器学习 仿生鸡群优化 多层级综合模型 
基于混沌时间序列GA-VNN模型的超短期风功率多步预测被引量：44
《电网技术》2015年第8期2160-2166,共7页江岳春 张丙江 邢方方 张雨 王志刚 
国家自然科学基金项目(51277057);科技部技术创新项目(12C26214305038)~~
随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提...
关键词：混沌时间序列 BP神经网络 GA算法 Volterra泛函模型 风功率超短期多步预测 
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