功率预测

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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 
针对非平稳信号和高频噪声的自适应噪声完整集成经验模态分解-双向长短期记忆风功率预测模型
《电网技术》2025年第3期1176-1184,I0085,共10页万思洋 杨苹 崔嘉雁 李丰能 隗知初 陈文皓 
广东省海洋经济发展(海洋六大产业)专项资金项目(GDNRC[2023]27)。
提出了一种基于改进的自适应噪声完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的组合预测模型,以提高...
关键词：风电功率预测 双向长短期记忆神经网络 完全集成经验模态分解 经验小波变换 深度学习 
极端气候条件下光伏发电功率预测方法综述
《电气工程学报》2025年第1期281-290,共10页陈思宇 蒋俊霞 李帅兵 
国家自然科学基金资助项目(42205156)。
随着清洁能源的大力发展,光伏发电在新能源电力系统中的渗透率与日俱增,准确的光伏功率预测技术对电力系统优化调度至关重要。但近年来极端气候频发,对光伏发电造成严重影响,增大了光伏系统发电功率预测的难度,从而威胁到电网的稳定运...
关键词：光伏电站 功率预测 极端气候 可再生能源 
谐波减速器失效预警方法研究
《机械设计与制造》2025年第3期281-287,292,共8页李彬 陶建峰 刘成良 贡亮 
国家重点研发计划课题(2018YFB1306703);教育部-中国移动联合基金建设项目(CMHQ-JS-201900003)。
谐波减速器是工业机器人的核心部件。在其运行过程中,功率信号是表征谐波减速器运行状态的关键参数,因此实时准确地预测谐波减速器功率,对于其失效预警具有指导性意义。提出了基于CNN和BiLSTM的混合深层神经网络(DCBNN),用于处理谐波减...
关键词：失效预警 谐波减速器 功率预测 卷积神经网络 双向长短期记忆神经网络 深度学习 
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-IDBO-LSTM的光伏功率预测模型
《现代电子技术》2025年第6期168-174,共7页乔雅宁 贾宇琛 高立艾 温鹏 
河北省社科基金项目(HB22GL026);保定市科技计划项目(2372P001,2372P002)。
针对光伏发电功率波动性强和预测准确度低的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)、改进蜣螂算法(IDBO)优化长短期记忆(LSTM)网络的光伏功率预测模型。利用VMD对光伏功率时序数据进行分解,得到不同频率但具有一定规律的子序列,从而达到...
关键词：光伏发电 功率预测 变分模态分解 改进蜣螂算法 长短期记忆网络 优化算法 
基于Auto-Informer模型的短期风电功率预测研究
《电力科学与工程》2025年第3期30-37,共8页杨宏 孟令蛟 张铁峰 
国家自然科学基金资助项目(62273146)。
准确的短期风电功率预测对于保障风力发电系统与电网的安全稳定运行具有重要意义。由于风速受季节变化、昼夜交替等因素的影响,风力的发电功率呈现出周期性变化的特点。因此,为了高效捕捉时间点之间的周期依赖关系,提出一种基于Auto-Inf...
关键词：风电功率预测 长序列预测 Informer模型 自注意力机制 自相关机制 
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 
基于概念漂移监测与增量更新机制的超短期风电功率在线预测
《中国电机工程学报》2025年第6期2133-2144,I0008,共13页潘春阳 文书礼 朱淼 侯川川 马建军 孔祥平 
国家电网有限公司科技项目(5500-202218122A-1-1-ZN)。
高精度风力发电出力预测可为风电优化运行决策提供可靠依据,可提高风电的经济效益,增强风电消纳水平。然而,目前风电功率预测模型在完成离线训练后,往往很少在现实场景中优化迭代,尽管有部分研究对自适应模型进行研究,但仍缺乏针对模型...
关键词：在线学习 对冲算法 概念漂移监测 超短期预测 风电功率预测 
深度学习方法在风电功率预测中的应用与研究方向概述
《计算机科学与探索》2025年第3期602-622,共21页刘谭 刘娜 刘贵平 刘坤杰 刘敏 庄旭菲 张中豪 
内蒙古自治区高等学校科学研究项目自然科学重点项目(NJZZ21061,NJZZ22251);内蒙古自然科学基金(2024MS06017);内蒙古自治区本级引进人才科研支持项目(DC2300001440);内蒙古工业大学科研启动金项目(DC2300001262);内蒙古自治区直属高校基本科研业务费(ZTY2024073)。
随着全球对可再生能源需求的增加,风电作为清洁可再生能源的重要组成部分,其功率的准确预测对于电力系统的稳定运行和能源的高效利用至关重要。近年来,深度学习方法在风功率预测领域展现出显著的优势,通过构建复杂的非线性模型,深度学...
关键词：风电功率预测 神经网络 深度学习 
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