基于Transformer编码器的超短期光伏发电功率预测

针对现有光伏发电功率预测方法对于气象数据特征间的内在耦合关联特性挖掘不足的问题,提出基于Transformer编码器的超短期光伏发电功率预测方法。首先,基于历史气象数据和数值天气预报数据重构输入矩阵;然后,采用多层感知机或一维卷积滤波器生成输入嵌入,并添加时序信息嵌入和时间特征嵌入,再通过多头自注意力机制对数据特征间的内在耦合关系进行自动挖掘;最后,通过解码层生成功率预测序列。算例结果表明所提预测方法对于超短期光伏发电功率的预测精度更高,并且具有较好的鲁棒性。

基于iInformer的超短期风电功率多步预测

超短期风电功率预测的准确性对保障电力系统的稳定性和经济性具有重要意义.为充分挖掘风电功率数据变量之间的内生联系以提升预测性能,提出了一种基于倒置Informer(iInformer)模型的预测方法.首先,该方法通过斯皮尔曼相关性分析,甄选出与风电功率高度相关的特征向量.随后,利用倒置嵌入层将所选特征变量序列独立编码为变量令牌,以保留时间序列的局部特征.通过采用稀疏自注意力机制,深入探索变量令牌之间的关联性,并提取其中的长期依赖关系.最后,借助由多层感知器(MLP)构成的解码器,生成风电功率的预测结果.算例验证显示,基于iInformer模型的预测方法在超短期风电功率预测方面表现出更高的精确度和良好的稳健性,为电力系统运行决策提供了有力支持.

扶贫“银行”成立记

王建亭2003年当选为河南省十届人大代表,让他兴奋的是,比起当了近10年的郑州市人大代表,他觉得自己有了更多的为农民说话的机会。省人代会前夕,王建亭想着怎么把农民的想法和要求带到会上去。那次,他回到家乡——登封市宣化镇。