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题名基于聚合时空图卷积网络的多风场超短期风速预测
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作者
徐辰晓
崔承刚
郭为民
杨宁
刘备
孟青叶
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机构
上海电力大学自动化工程学院
润电能源科学技术有限公司
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出处
《电源学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期133-142,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51607111)。
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文摘
在一定环境内区域风电场呈不规则分布的条件下,传统卷积神经网络预测方法无法体现出各区域风场的分布状态和影响关系,难以实现对风速的准确预测。针对此问题,采用图卷积网络进行特征建模,并根据多风场的拓扑结构和各区域风场风速的互相关系数建立连通图和权重矩阵。其次,依赖风场风速的时间动态特征,采用改进并列式卷积结构获取同一风场下多时间段的风速序列相关性。再次,利用风场风速的空间相关性和延时效应,采用二阶聚合方法将不同区域内风速的时空特征聚合。最后,经某区域风场数据验证表明,在0~4 h预测尺度下该方法在多风场超短期风速预测中具有提取时空特征并提升预测性能的效果。
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关键词
风速预测
聚合时空图卷积网络
时空相关性
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Keywords
Wind speed prediction
aggregated spatio-temporal graph convolutional networks
spatio-temporal correlation1
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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