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基于时序注意力机制的超短期风电功率概率预测
1
作者
杨可文
孙英云
《现代电力》
北大核心
2023年第6期906-913,共8页
提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题,融合多源数值天气预报数据降低预测误差,采用时序注意力机制对输入信息进行自适应选择,采用时序卷积网络提取多时间尺度的概率特征,并使用混合Beta分布构建预测概率信息。算例结果表明通过时...
提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题,融合多源数值天气预报数据降低预测误差,采用时序注意力机制对输入信息进行自适应选择,采用时序卷积网络提取多时间尺度的概率特征,并使用混合Beta分布构建预测概率信息。算例结果表明通过时序注意力机制融合多源气象信息能有效提高模型训练的收敛性,其预测结果具有更高的精度。
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关键词
概率预测
多源数值天气预报
时序注意力机制
时序卷积网络
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职称材料
题名
基于时序注意力机制的超短期风电功率概率预测
1
作者
杨可文
孙英云
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
出处
《现代电力》
北大核心
2023年第6期906-913,共8页
基金
国家电网公司总部科技项目(5700-202055486A-0-0-00)。
文摘
提高预测精度是风电概率预测研究的关键问题,融合多源数值天气预报数据降低预测误差,采用时序注意力机制对输入信息进行自适应选择,采用时序卷积网络提取多时间尺度的概率特征,并使用混合Beta分布构建预测概率信息。算例结果表明通过时序注意力机制融合多源气象信息能有效提高模型训练的收敛性,其预测结果具有更高的精度。
关键词
概率预测
多源数值天气预报
时序注意力机制
时序卷积网络
Keywords
probability prediction
multi-source numerical weather prediction
temporal pattern attention
temporal convolutional network
分类号
TM73 [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
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1
基于时序注意力机制的超短期风电功率概率预测
杨可文
孙英云
《现代电力》
北大核心
2023
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