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题名基于深度学习的多尺度风功率预测的研究
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作者
申艳杰
尚兆晖
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机构
国家能源集团联合动力技术有限公司
国能思达科技有限公司
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出处
《自动化应用》
2023年第7期87-90,共4页
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文摘
能源结构的改革,新能源行业的高速发展,风电装机容量的逐步增加,使得风电在整个电网体系中占比增多,风电功率预测对风电安全、稳定及高效并入电网具有重要意义,但准确预测风电功率存在一定难度,基于此现状本文展开了相关研究。首先,介绍了风电领域发展背景及国内外研究现状;其次,从数据预处理、特征选择及风功率建模方法 3个方面讲述了风功率预测的整体建模流程;再次,通过实验分析了不同特征选择方法、不同组合算法及不同时间尺度对风功率预测实验结果的影响;最后,结合实验分析,给出了基于深度学习的多尺度风功率预测相关结论。
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关键词
特征选择
组合算法
深度学习
风功率预测
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Keywords
feature selection
combinatorial algorithm
deep learning
wind power prediction
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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