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基于多任务学习的风速实时预测方法
被引量:
2
1
作者
刘永前
周家慷
+3 位作者
阎洁
韩爽
李莉
Bekhbat Galsan
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期481-487,共7页
准确的秒级风速实时预测能够提高风电机组的运行状况和控制品质,为电网做出最优调度决策提供辅助信息。目前风速实时预测时间分辨率通常为分钟级,且在小数据集的情况下模型泛化能力弱。文章以时间分辨率为5 s的风速序列为研究对象,提出...
准确的秒级风速实时预测能够提高风电机组的运行状况和控制品质,为电网做出最优调度决策提供辅助信息。目前风速实时预测时间分辨率通常为分钟级,且在小数据集的情况下模型泛化能力弱。文章以时间分辨率为5 s的风速序列为研究对象,提出了基于多任务学习的风速实时预测方法。该方法结合了变分模态分解方法和长短期记忆神经网络。首先,通过变分模态将风速序列分解为一系列信号;然后,建立多任务学习的共享层,使用长短期记忆神经网络提取各分解信号中的共享参数,深度挖掘分享子序列预测任务间的信息;最后,建立多任务学习的特定任务层,借助多个LSTM并行预测分解后的风速子序列,并将多个预测结果叠加得到风速实时预测结果。算例结果表明:所提多任务学习模型在10步、5步预测中的均方根误差总体均值分别为0.80 m/s和0.71 m/s,与经过变分模态分解和未经过变分模态分解的单任务模型预测相比,所提模型均方根误差总体均值在10步预测中分别降低了35.5%和39.8%,在5步预测中分别降低了24.5%和45.8%。
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关键词
多任务学习
实时
风速
多步
预测
变分模态分解
长短期记忆网络
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职称材料
基于灰色模型的风速-风电功率预测研究
被引量:
94
2
作者
李俊芳
张步涵
+2 位作者
谢光龙
李妍
毛承雄
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第19期151-159,共9页
风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素。基于灰色模型,对超短时平稳风速进行了一步至四步预测,并且检验了预测误差情况。对不稳定风和阵风进行风速预测,以平稳风为例,根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模,...
风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素。基于灰色模型,对超短时平稳风速进行了一步至四步预测,并且检验了预测误差情况。对不稳定风和阵风进行风速预测,以平稳风为例,根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模,得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数。为了提高风电功率的预测精度,通过从分段函数和整体建模两个角度比较各种模型的准确程度,得到了适宜于作为风电功率特性曲线的函数模型。通过预测的超短期风速在两种情况建模时风电功率模拟值与实际值的比较,得到了更适宜作为风电功率特性的模型。用我国某风场的数据验证了方法的有效性。
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关键词
风场
灰色模型
实时风速预测
风电功率特性曲线
信赖域法
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职称材料
题名
基于多任务学习的风速实时预测方法
被引量:
2
1
作者
刘永前
周家慷
阎洁
韩爽
李莉
Bekhbat Galsan
机构
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
华北电力大学新能源学院
蒙古科技大学电力工程学院
出处
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期481-487,共7页
基金
国家自然科学基金项目(U1765201)。
文摘
准确的秒级风速实时预测能够提高风电机组的运行状况和控制品质,为电网做出最优调度决策提供辅助信息。目前风速实时预测时间分辨率通常为分钟级,且在小数据集的情况下模型泛化能力弱。文章以时间分辨率为5 s的风速序列为研究对象,提出了基于多任务学习的风速实时预测方法。该方法结合了变分模态分解方法和长短期记忆神经网络。首先,通过变分模态将风速序列分解为一系列信号;然后,建立多任务学习的共享层,使用长短期记忆神经网络提取各分解信号中的共享参数,深度挖掘分享子序列预测任务间的信息;最后,建立多任务学习的特定任务层,借助多个LSTM并行预测分解后的风速子序列,并将多个预测结果叠加得到风速实时预测结果。算例结果表明:所提多任务学习模型在10步、5步预测中的均方根误差总体均值分别为0.80 m/s和0.71 m/s,与经过变分模态分解和未经过变分模态分解的单任务模型预测相比,所提模型均方根误差总体均值在10步预测中分别降低了35.5%和39.8%,在5步预测中分别降低了24.5%和45.8%。
关键词
多任务学习
实时
风速
多步
预测
变分模态分解
长短期记忆网络
Keywords
multi-task learning
real-time multi-step wind speed forecasting
variational modal decomposition
long and short-term memory network
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
基于灰色模型的风速-风电功率预测研究
被引量:
94
2
作者
李俊芳
张步涵
谢光龙
李妍
毛承雄
机构
电力安全与高效湖北省重点实验室(华中科技大学)
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第19期151-159,共9页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(2009CB219702)
教育部高等学校博士点基金项目(200804870035)
文摘
风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素。基于灰色模型,对超短时平稳风速进行了一步至四步预测,并且检验了预测误差情况。对不稳定风和阵风进行风速预测,以平稳风为例,根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模,得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数。为了提高风电功率的预测精度,通过从分段函数和整体建模两个角度比较各种模型的准确程度,得到了适宜于作为风电功率特性曲线的函数模型。通过预测的超短期风速在两种情况建模时风电功率模拟值与实际值的比较,得到了更适宜作为风电功率特性的模型。用我国某风场的数据验证了方法的有效性。
关键词
风场
灰色模型
实时风速预测
风电功率特性曲线
信赖域法
Keywords
wind farm
grey predictor model
real time wind speed forecasting
wind power characteristic
trust region method
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多任务学习的风速实时预测方法
刘永前
周家慷
阎洁
韩爽
李莉
Bekhbat Galsan
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
2
基于灰色模型的风速-风电功率预测研究
李俊芳
张步涵
谢光龙
李妍
毛承雄
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010
94
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职称材料
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