风电功率预测

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基于VMD-BIGRU与误差修正的风电功率预测
《湖北工业大学学报》2025年第2期17-21,28,共6页付波 聂兴宇 赵熙临 王诗雯 
湖北省重点研发计划项目(2021BAA193)。
针对风能的波动性和间歇性问题,提出了一种基于VMD-BIGRU与误差修正的风电功率预测模型。首先,使用变分模态分解(VMD)与样本熵(SE)结合方法分解风电时间序列;然后,使用双向门控循环单元(BIGRU)模型来预测风电的每个子序列并叠加得到初...
关键词：变分模态分解 双向门控循环单元 时间卷积网络 风电功率预测 误差修正 
基于图卷积神经网络−双向门控循环单元及注意力机制的风电功率短期预测模型
《现代电力》2025年第2期201-208,共8页张光昊 张新燕 王朋凯 
国家自然科学基金项目(51667018);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2021D01C044)。
风电功率的准确预测对电力系统的稳定运行意义重大,针对传统组合模型难以充分挖掘变量间潜在依赖性,导致在高维度、大量数据下风电功率预测精度偏低的问题。该文提出一种图卷积神经网络–双向门控循环单元及注意力机制的短期风电功率预...
关键词：风电功率预测 混合深度神经网络 图卷积神经网络 双向门控循环单元 注意力机制 
基于可解释性优化堆叠模型的风电功率预测
《太阳能学报》2025年第4期559-569,共11页戚焕兴 卓毅鑫 李凌 殷林飞 秦意茗 蒙文川 
广西电网公司科技项目(046000KK52220007)。
鉴于当前风电功率预测算法在堆叠建模过程所存在试错性与弱解释性问题,提出一类应用于风电功率预测的可解释性优化堆叠模型(interpretable optimal stacking model,IOSM)。首先,建立初始冗余基学习器并进行特征权重解释;其次,构建一个...
关键词：风电功率预测 可解释性 堆叠模型 特征优化 集成学习 
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 
基于RIME-VMD-RIME-BiLSTM的短期风电功率预测
《电气应用》2025年第4期85-95,共11页王秀云 祝宏斌 
吉林省教育厅科研项目(JJKH20230118KJ)。
针对风电功率时间序列的随机性和波动性,为提高风电预测准确度,提出了一种结合霜冰优化算法(RIME)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与双向长短期神经网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的短期风电...
关键词：风电功率 霜冰优化算法 变分模态分解 BiLSTM 
基于超参数优化和误差修正的STAGN超短期风电功率预测
《电力系统保护与控制》2025年第8期117-129,共13页潘超 王超 孙惠 孟涛 
国家重点研发计划项目资助(2022YFB2404000)。
针对风电功率预测模型的数据关联性与误差修正适应性问题,提出基于超参数优化和误差修正单元切换的超短期风电功率预测方法。首先,构建时空注意力门控网络预测模型,利用改进开普勒算法进行超参数优化。然后,考虑风电场数据与预测误差之...
关键词：超短期风电功率预测 改进开普勒算法 误差修正 风速矩阵梯度 
基于深度图聚类和特征重构的风电集群功率短期预测方法
《电力自动化设备》2025年第4期53-59,共7页杨茂 韩超 张薇 
国家重点研发计划项目(2022YFB2403000)。
针对当前短期风电集群功率预测方法难以充分提取时空特征实现高精度集群预测的问题,提出一种基于深度嵌入式图注意力聚类、改进自适应噪声完备集合经验模态分解和长短期时间序列网络的风电集群功率短期预测方法。基于地理位置信息构建...
关键词：风电功率预测 图注意力网络 集群划分 深度学习 特征重构 
基于PSO-BP混合算法的风电功率预测研究
《无线互联科技》2025年第7期111-114,共4页王文欣 刘霁萱 施振雷 
针对短期风电功率的多样性与非平稳特性,传统预测模型在时空特征提取方面存在明显局限性。现有方法对风电场历史运行数据的时空耦合特性挖掘不足,难以有效捕捉其动态演化规律与潜在特征关联,导致预测精度难以满足电网调度的实际需求。...
关键词：BP神经网络 PSO-BP混合算法 短期风电功率预测 
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 
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 
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