发电功率预测

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基于IMVMD和BiLSTM-SARIMA组合模型的台区光伏短期发电功率预测
《太阳能学报》2025年第2期433-440,共8页李承皓 杨永标 宋嘉启 张翔颖 徐青山 
国家重点研发计划(2022YFB2703500)。
针对台区分布式光伏短期发电功率预测精度低的难题,提出一种基于增强型鲸鱼优化算法的多元变分模态分解方法,并结合反向传播神经网络耦合双向长短期记忆网络和季节性差分自回归滑动平均的组合模型,实现台区分布式光伏短期发电功率预测...
关键词：模态分解 神经网络 光伏发电 预测 BiLSTM SARIMA 
中老铁路光伏发电应用与实践研究被引量：1
《铁道运输与经济》2024年第10期8-17,共10页张宇翔 刘天阳 张凌云 刘力 苗勃 吴磊 
北京市自然科学基金项目(L231006);中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2023YJ091);铁科院(北京)工程咨询有限公司基金项目(2023ZX0001)。
中老铁路沿线光伏开发资源禀赋丰富,光伏开发应用对中老铁路沿线电网基础设施联通和能源结构优化有重要意义。以中老铁路光伏发电为研究对象,分析中老铁路沿线车站段所、物流综合园区及周边土地光伏可开发规模,结合老挝既有气候条件数...
关键词：中老铁路 光伏发电 资源禀赋 发电功率预测 综合能源管控 
基于SVMD-BO-BiTCN的超短期光伏发电功率预测
《分布式能源》2024年第5期22-31,共10页何瑨麟 郝建新 苏成飞 屠壮壮 
国家级大学生创新创业项目(202310059004);中国民航大学大学生创新创业资助项目(IECAUC2023129)。
光照的间歇性使光伏发电功率波动性较大,导致光伏发电功率的预测准确率较低。为此,提出一种基于连续变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)、贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法和双向时序卷积网络(bidi...
关键词：光伏发电 发电功率预测 深度学习模型 连续变分模态分解(SVMD) 
基于BIRCH聚类的L-Transformer分布式光伏短期发电功率预测被引量：2
《高电压技术》2024年第9期3883-3893,I0006-I0008,共14页董俊 刘瑞 束洪春 罗琨 刘壮 
云南省重大科技专项计划(202002AF080001)。
精准的分布式光伏短期发电功率预测有助于电力系统运行与功率就地平衡。该文提出一种基于BIRCH(balanced iterative reducing and clustering using hierarchies)相似日聚类的L-Transformer(LSTM-Transformer)模型进行短期光伏功率预测...
关键词：深度学习 自注意力机制 多头注意力 BIRCH聚类 短期光伏功率预测 特征融合 
短时强降雨天气风电场发电功率预测模型设计
《太阳能学报》2024年第9期543-548,共6页胡甲秋 唐健 卓毅鑫 黄馗 李润 高雪飞 
广西电网公司生产技改项目(046000GS62210006)。
为确保发电场正常供应电力,设计短时强降雨天气风电场发电功率预测模型,提升发电功率预测效果。通过欧式距离与角度原则扩充短时强降雨天气小样本;利用改进深度可分离卷积算法,在正常天气样本内,提取气象-功率时空特征,并输入长短期记...
关键词：短时强降雨 风电场 发电功率 预测模型 可分离卷积 注意力机制 
基于神经模块网络的汽轮机发电功率预测方法研究
《现代工程科技》2024年第16期45-48,共4页董艳妮 陈煦 张桁恺 王慧召 
汽轮机对现代工业生产的稳定性和效率起着至关重要的推动作用。目前一些汽轮机发电功率预测方法存在建模能力不足、泛化能力不强等问题。文章聚焦于应用神经模块网络,以提升工业汽轮机发电功率的预测精度。通过将神经网络分解为专注于...
关键词：神经模块网络 发电功率预测 特征表示 
基于经验模态分解法的发电功率预测在电力系统中的应用分析
《现代工业经济和信息化》2024年第7期127-128,共2页刘文康 
为了减小发电功率预测的误差,提出一种基于经验模态分解(EMD)的发电功率预测方法,避免了过多变量对预测过程的干扰,减小了模型的复杂程度,对最初始的数据进行拆分再进行建模,最后进行累加得到最终的预测结果,这种方法相比于传统的线性...
关键词：电力系统 经验模态分解 发电功率预测 
XGBoost与GRU模型在发电功率预测中的应用被引量：2
《福建电脑》2024年第6期21-26,共6页李光环 杨小天 刘训钊 
吉林省科技厅项目《大型厂区智能安全管理系统研究与应用示范》(No.20230203139SF)资助。
超短期光伏发电功率预测是电网安全调度与平稳运行的基础。针对传统单一预测模型存在预测精度不高、模型抗干扰能力差、鲁棒性不强等问题,本文提出了一种基于双重XGBoost-GRU的混合预测模型,并经过以澳大利亚爱丽丝泉光伏发电系统为算...
关键词：GRU模型 XGBoost模型:光伏功率预测 
基于时间戳特征提取和CatBoost-LSTM模型的光伏短期发电功率预测被引量：4
《太阳能学报》2024年第5期565-575,共11页徐恒山 莫汝乔 薛飞 秦子健 潘鹏程 
国家自然科学基金(52067001)。
为解决预测模型输入特征维度不足以及单一模型预测精度不高而导致的短期功率预测效果较差的问题,提出一种对时间戳进行特征提取(FE)的CatBoost和长短期记忆(LSTM)神经网络组合的光伏短期发电功率预测模型。首先,利用信息熵加权的方式对...
关键词：光伏发电 特征提取 预测 长短期记忆神经网络 时间戳 灰色关联分析 
新能源侧储能系统自治运行的协调控制策略研究被引量：2
《电工技术》2024年第6期59-65,共7页钱志国 崔书慧 谷宗鹏 李学辉 柴宏阳 
随着“双碳”目标下的新能源占比逐年增加,电网稳定性要求与新能源波动性的冲突愈发凸显,新能源侧标配储能成为解决冲突的重要手段,各地也相继出台了新能源配备储能的相关政策,新能源发电侧配备储能系统的场站逐步增多,为提升新能源发...
关键词：新能源侧 储能系统 一次调频 自动发电控制 发电功率预测 自治运行 控制策略 
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