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基于CEEMDAN-BO-LSTNet的风电出力短期预测
被引量:
5
1
作者
庞博文
丁月明
+3 位作者
杜善慧
谭亲跃
康定毅
尚文强
《电测与仪表》
北大核心
2023年第9期109-116,170,共9页
为提高风电出力预测精度,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-贝叶斯优化(BO)-长短期时序网络(LSTNet)对风电机组输出功率进行短期预测。清洗数据,采用CEEMDAN对清洗后的原始功率数据进行分解,得到若干个子序列;将分解得...
为提高风电出力预测精度,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-贝叶斯优化(BO)-长短期时序网络(LSTNet)对风电机组输出功率进行短期预测。清洗数据,采用CEEMDAN对清洗后的原始功率数据进行分解,得到若干个子序列;将分解得到的子序列输入至LSTNet模型,通过对LSTNet的超参数使用BO算法优化,输出子序列的预测结果;将各序列的预测结果进行叠加重构得到最终预测结果。通过对渭南某风电场机组实测数据进行实例仿真,设置消融分析和对比分析,结果表明文中所提方法相较于其他模型,预测精度得到有效提升。
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关键词
风电出力
短期
预测
长短期时序网络
自适应噪声完备集合经验模态分解
贝叶斯优化
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职称材料
题名
基于CEEMDAN-BO-LSTNet的风电出力短期预测
被引量:
5
1
作者
庞博文
丁月明
杜善慧
谭亲跃
康定毅
尚文强
机构
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
国网山东省电力公司日照供电公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2023年第9期109-116,170,共9页
基金
国家电网公司总部科技项目(5400-202216167A-1-1-ZN)。
文摘
为提高风电出力预测精度,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-贝叶斯优化(BO)-长短期时序网络(LSTNet)对风电机组输出功率进行短期预测。清洗数据,采用CEEMDAN对清洗后的原始功率数据进行分解,得到若干个子序列;将分解得到的子序列输入至LSTNet模型,通过对LSTNet的超参数使用BO算法优化,输出子序列的预测结果;将各序列的预测结果进行叠加重构得到最终预测结果。通过对渭南某风电场机组实测数据进行实例仿真,设置消融分析和对比分析,结果表明文中所提方法相较于其他模型,预测精度得到有效提升。
关键词
风电出力
短期
预测
长短期时序网络
自适应噪声完备集合经验模态分解
贝叶斯优化
Keywords
wind power output
short-term forecasting
long and short-term time-series network
adaptive complete empirical mode decomposition
Bayesian optimization
分类号
TM714 [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CEEMDAN-BO-LSTNet的风电出力短期预测
庞博文
丁月明
杜善慧
谭亲跃
康定毅
尚文强
《电测与仪表》
北大核心
2023
5
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