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基于双重注意力机制CNN-BiLSTM与LightGBM误差修正的超短期风电功率预测
1
作者
龙铖
余成波
+3 位作者
何铖
朱春霖
张未
陈佳
《电气工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期138-145,共8页
为了响应国家“双碳”目标,针对风电功率预测误差影响电网安全稳定运行的问题,提出一种基于双重注意力机制改进的CNN-BiLSTM初步预测和LightGBM误差修正的组合预测模型。该模型首先利用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)...
为了响应国家“双碳”目标,针对风电功率预测误差影响电网安全稳定运行的问题,提出一种基于双重注意力机制改进的CNN-BiLSTM初步预测和LightGBM误差修正的组合预测模型。该模型首先利用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)与注意力机制结合构成特征注意力模块自适应提取风电功率重要特征,然后利用双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)与注意力机制结合构成时间注意力模块对风电功率进行初步预测,最后利用LightGBM构造误差修正模型,对初步预测结果进行修正。使用平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)和确定系数(R^(2))作为试验评价指标,结果表明,该组合模型预测效果明显优于BiLSTM、CNN-BiLSTM等模型。
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关键词
风电功率预测
注意力机制
卷积神经网络
长短期记忆网络
误差修正
LightGBM
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职称材料
题名
基于双重注意力机制CNN-BiLSTM与LightGBM误差修正的超短期风电功率预测
1
作者
龙铖
余成波
何铖
朱春霖
张未
陈佳
机构
重庆理工大学
电气与电子工程学院
重庆理工大学重庆市输变电设备物联网技术研究所
出处
《电气工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期138-145,共8页
基金
国家自然科学基金(61976030)
高端外国专家(GDW20165200063)
重庆高校优秀成果转化(KJZH4231)资助项目。
文摘
为了响应国家“双碳”目标,针对风电功率预测误差影响电网安全稳定运行的问题,提出一种基于双重注意力机制改进的CNN-BiLSTM初步预测和LightGBM误差修正的组合预测模型。该模型首先利用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)与注意力机制结合构成特征注意力模块自适应提取风电功率重要特征,然后利用双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)与注意力机制结合构成时间注意力模块对风电功率进行初步预测,最后利用LightGBM构造误差修正模型,对初步预测结果进行修正。使用平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)、均方根误差(Root mean square error,RMSE)和确定系数(R^(2))作为试验评价指标,结果表明,该组合模型预测效果明显优于BiLSTM、CNN-BiLSTM等模型。
关键词
风电功率预测
注意力机制
卷积神经网络
长短期记忆网络
误差修正
LightGBM
Keywords
Wind power prediction
attention mechanism
convolutional neural network
long short-term memory network
error correction
LightGBM
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
基于双重注意力机制CNN-BiLSTM与LightGBM误差修正的超短期风电功率预测
龙铖
余成波
何铖
朱春霖
张未
陈佳
《电气工程学报》
CSCD
北大核心
2024
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