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基于气象特征挖掘和改进深度学习模型的风电功率短期预测

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成果类型:
期刊论文
作者:
杨京渝;罗隆福;阳同光;彭丽;田飞扬
通讯作者:
Luo, Longfu(llf@hnu.edu.cn)
作者机构:
[杨京渝; 罗隆福] School of Electrical & Information Engineering, Hunan University, Changsha
410000, China
[阳同光; 彭丽; 田飞扬] Key Laboratory Energy Monitoring and Edge Computing for Smart City of Hunan Province, Hunan City University, Yiyang
413000, China
[杨京渝] 410000, China<&wdkj&>Key Laboratory Energy Monitoring and Edge Computing for Smart City of Hunan Province, Hunan City University, Yiyang
通讯机构:
[Luo, L.] S
School of Electrical & Information Engineering, China
语种:
中文
关键词:
风电功率预测;气象特征;深度学习;特征构造;贝叶斯优化
关键词(英文):
Bayesian optimization;deep learning;feature exploring;meteorological feature;wind power forecasting
期刊:
电力自动化设备
ISSN:
1006-6047
年:
2023
卷:
43
期:
3
页码:
110-116
基金类别:
湖南省科技重大专项(2020GK1013); 湖南省自然科学基金面上项目(2021JJ30079); 湖南省教育厅科研项目(20C0358); 益阳市社科课题(2022YS016);
机构署名:
本校为其他机构
摘要:
为提高风电功率短期预测的准确度,需进一步挖掘气象特征。提出一种基于贝叶斯优化调参的特征挖掘改进深度学习模型。对气象因素提取多时间尺度下的统计特征、组合特征和类别特征;构建包含长短时记忆(LSTM)神经网络与注意力(Attention)机制结合模块、Embedding模块和输出模块的深度学习模型,将连续数值特征输入LSTM神经网络与Attention机制模块,将类别特征输入Embedding模块;由贝叶斯优化调参进行特征组合选择,找出最优特征组合,得到最终的风电功率预测结果。与某风电场历史数据的对比分析表明,所提方法能有效提高风电功率的预测精度。
摘要(英文):
In order to improve the accuracy of wind power short-term forecasting,further mining of meteorological features is needed,for which,an improved deep learning model for feature mining is proposed based on Bayesian optimal parameter tuning. The statistical features,combinatorial features and category features are extracted for meteorological factors under multiple time scales. A deep learning model consisting of module combining long short-term memory neural network and Attention mechanism,Embedding module and output module is constructed,t...

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