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基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测
被引量:
31
1
作者
杨茂白
玉莹
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期177-183,共7页
数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响。为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型。首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率...
数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响。为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型。首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率的重要程度,利用累积贡献率提取NWP中的有效信息,将加权的NWP信息与历史功率数据作为预测模型的输入变量。然后,选取改进的灰狼寻优算法对门控循环单元的参数进行优化,建立多变量时间序列预测模型,进行风电场发电功率的超短期预测。最后,选取中国某风电场的实测数据进行算例分析,验证了所提方法的有效性和可行性。
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关键词
多位置数值天气预报
随机森林
风电功率预测
灰狼寻优算法
门控循环单元
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职称材料
题名
基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测
被引量:
31
1
作者
杨茂白
玉莹
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期177-183,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFB0904200)。
文摘
数值天气预报(NWP)对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响。为充分利用NWP信息,考虑多个风电场的空间相关性,提出一种基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测模型。首先,通过随机森林分析多位置NWP信息对风电场发电功率的重要程度,利用累积贡献率提取NWP中的有效信息,将加权的NWP信息与历史功率数据作为预测模型的输入变量。然后,选取改进的灰狼寻优算法对门控循环单元的参数进行优化,建立多变量时间序列预测模型,进行风电场发电功率的超短期预测。最后,选取中国某风电场的实测数据进行算例分析,验证了所提方法的有效性和可行性。
关键词
多位置数值天气预报
随机森林
风电功率预测
灰狼寻优算法
门控循环单元
Keywords
multi-location numerical weather prediction(NWP)
random forest
wind power prediction
gray wolf optimization algorithm
gated recurrent unit(GRU)
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测
杨茂白
玉莹
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021
31
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