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基于改进卷积-门控网络及Informer的两种中长期风电功率预测方法
1
作者
任鑫
王一妹
+3 位作者
王华
周利
葛畅
韩爽
《现代电力》
北大核心
2025年第3期542-549,共8页
为解决常规时序预测方法在长序列预测场景下表现较差的问题,从时间分辨率降维以及加强序列长期依赖特征挖掘的角度出发,提出两种中长期功率预测模型建模方法,实现了跨度10天、时间分辨率为15min的功率预测。一方面,提出改进卷积神经网络...
为解决常规时序预测方法在长序列预测场景下表现较差的问题,从时间分辨率降维以及加强序列长期依赖特征挖掘的角度出发,提出两种中长期功率预测模型建模方法,实现了跨度10天、时间分辨率为15min的功率预测。一方面,提出改进卷积神经网络-门控循环单元(convolutional neural network-gate recurrent unit,CNN-GRU)的时间尺度降维模型,通过CNN模块及GRU模块分别实现了长时间序列的融合和还原,以及降维后时间序列的预测;另一方面,基于Informer网络的多头注意力机制实现了序列长期依赖特征的挖掘。算例结果表明,两种方法在不同的场景下有着不同的适应性,在第10日的准确率和合格率分别达到74.21%/73.47%、71.81%/74.48%,与常规GRU、CNN、时间卷积网络模型相比,预测精度提升明显,预测效果良好。
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关键词
中长期功率预测
长序列
预测
卷积神经网络-门控循环单元
INFORMER
多头注意力
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题名
基于改进卷积-门控网络及Informer的两种中长期风电功率预测方法
1
作者
任鑫
王一妹
王华
周利
葛畅
韩爽
机构
中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
出处
《现代电力》
北大核心
2025年第3期542-549,共8页
基金
华能集团总部科技项目“集团级智慧运维平台建设关键技术研究及系统开发”(HNKJ21-H52)。
文摘
为解决常规时序预测方法在长序列预测场景下表现较差的问题,从时间分辨率降维以及加强序列长期依赖特征挖掘的角度出发,提出两种中长期功率预测模型建模方法,实现了跨度10天、时间分辨率为15min的功率预测。一方面,提出改进卷积神经网络-门控循环单元(convolutional neural network-gate recurrent unit,CNN-GRU)的时间尺度降维模型,通过CNN模块及GRU模块分别实现了长时间序列的融合和还原,以及降维后时间序列的预测;另一方面,基于Informer网络的多头注意力机制实现了序列长期依赖特征的挖掘。算例结果表明,两种方法在不同的场景下有着不同的适应性,在第10日的准确率和合格率分别达到74.21%/73.47%、71.81%/74.48%,与常规GRU、CNN、时间卷积网络模型相比,预测精度提升明显,预测效果良好。
关键词
中长期功率预测
长序列
预测
卷积神经网络-门控循环单元
INFORMER
多头注意力
Keywords
medium-long-term power forecasting
long sequence forecasting
CNN-GRU
Informer
multi-head attention
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于改进卷积-门控网络及Informer的两种中长期风电功率预测方法
任鑫
王一妹
王华
周利
葛畅
韩爽
《现代电力》
北大核心
2025
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