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基于CNN-BiLSTM-CBAM的波浪能发电功率短期预测模型研究
1
作者
滕翔宇
罗心仪
+1 位作者
周生奇
张智晟
《电气工程学报》
北大核心
2025年第3期271-279,共9页
波浪能具有较大的波动性,使得波浪能发电系统并网运行时,会对电力系统的安全稳定运行造成严重影响,准确的预测波浪能发电功率对电力系统的实时调度与控制有着重要的作用。为提升波浪能发电功率预测精度,以阵列式(Floating heave-buoy ar...
波浪能具有较大的波动性,使得波浪能发电系统并网运行时,会对电力系统的安全稳定运行造成严重影响,准确的预测波浪能发电功率对电力系统的实时调度与控制有着重要的作用。为提升波浪能发电功率预测精度,以阵列式(Floating heave-buoy array,F-HBA)波浪能发电装置为研究对象,提出基于CNN-Bi LSTM-CBAM组合神经网络的波浪能发电功率预测模型,该模型包括2个子模块,分别为基于CNN-BiLSTM-CBAM组合神经网络的波浪因素预测模块和基于F-HBA的功率转换模块。首先对有效波高和波浪周期进行预测,然后将有效波高和波浪周期的预测值输入功率转换模型,最终得到预测的波浪能发电功率值。通过实际仿真算例验证了基于CNN-Bi LSTM-CBAM组合神经网络的波浪能发电功率预测模型的准确性。
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关键词
波浪能
发电
功率
预测
CBAM注意力模块
组合神经网络
功率转换模型
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职称材料
基于MEEMD-ARIMA模型的波浪能发电系统输出功率预测
被引量：
15
2
作者
吴峰
王飞
+1 位作者
顾康慧
周能萍
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期65-70,共6页
波浪能作为一种储量丰富的清洁能源,是未来理想的能源之一。但其具有较强的随机波动特性,因此,可靠地预测波浪能发电系统的输出功率能给复杂电网的调度带来极大的便利。文中提出基于改进的总体经验模态分解(MEEMD)-差分整合移动平均自回...
波浪能作为一种储量丰富的清洁能源,是未来理想的能源之一。但其具有较强的随机波动特性,因此,可靠地预测波浪能发电系统的输出功率能给复杂电网的调度带来极大的便利。文中提出基于改进的总体经验模态分解(MEEMD)-差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型的波浪能组合预测。首先,基于海浪计算原理,计算混合浪的每小时平均波高与周期。其次,采用MEEMD对每小时平均波高与周期进行分解,得到一系列特征互异的本征模态函数(IMF)和余量,并将平均波高分解的结果与离散小波变换分解结果做对比。然后,将得到的分量分别建立ARIMA预测模型,通过叠加得到每小时平均波高与周期的预测值。最后,建立直驱式波浪能发电系统波高-功率转换模型,实例结果验证了该组合模型预测的有效性。
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关键词
波浪能
预测
离散小波变换
改进的总体经验模态分解-差分整合移动平均自回归
功率转换模型
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职称材料
考虑气象相关性的风-光新能源联合场景生成
3
作者
孙大雁
周皓阳
+2 位作者
梁志峰
刘毅
宋宗朋
《电网与清洁能源》
北大核心
2025年第7期1-8,18,共9页
风光新能源的大规模接入为电力系统运行带来了新的挑战,为满足新型电力系统调度规划与供电能力评估的需求,提出一种考虑气象相关性的风光新能源出力联合场景生成方法。通过计算影响风光新能源出力的关键气象因素之间的相关性,验证了联...
风光新能源的大规模接入为电力系统运行带来了新的挑战,为满足新型电力系统调度规划与供电能力评估的需求,提出一种考虑气象相关性的风光新能源出力联合场景生成方法。通过计算影响风光新能源出力的关键气象因素之间的相关性,验证了联合场景生成的合理性,基于历史气象数据进行特征聚类,划分出不同的典型天气场景;使用时间序列生成对抗网络(time-series generative adversarial networks,TimeGAN)生成不同天气类型下的气象资源场景,并建立场景优化模型将日尺度场景拼接成年度场景,通过功率转换模型将气象场景转换为新能源出力场景。算例分析表明,所提方法生成的新能源出力场景具有较好的时间相关性,且在概率分布及波动特性上接近真实场景,生成效果较好。
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关键词
联合场景生成
年尺度场景
时间序列生成对抗网络
功率转换模型
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职称材料
题名
基于CNN-BiLSTM-CBAM的波浪能发电功率短期预测模型研究
1
作者
滕翔宇
罗心仪
周生奇
张智晟
机构
青岛大学电气工程学院
青岛电气工程安装有限公司西海岸分公司
国网青岛供电公司
出处
《电气工程学报》
北大核心
2025年第3期271-279,共9页
基金
国网山东省电力公司科技资助项目(2020A-022)。
文摘
波浪能具有较大的波动性,使得波浪能发电系统并网运行时,会对电力系统的安全稳定运行造成严重影响,准确的预测波浪能发电功率对电力系统的实时调度与控制有着重要的作用。为提升波浪能发电功率预测精度,以阵列式(Floating heave-buoy array,F-HBA)波浪能发电装置为研究对象,提出基于CNN-Bi LSTM-CBAM组合神经网络的波浪能发电功率预测模型,该模型包括2个子模块,分别为基于CNN-BiLSTM-CBAM组合神经网络的波浪因素预测模块和基于F-HBA的功率转换模块。首先对有效波高和波浪周期进行预测,然后将有效波高和波浪周期的预测值输入功率转换模型,最终得到预测的波浪能发电功率值。通过实际仿真算例验证了基于CNN-Bi LSTM-CBAM组合神经网络的波浪能发电功率预测模型的准确性。
关键词
波浪能
发电
功率
预测
CBAM注意力模块
组合神经网络
功率转换模型
Keywords
Wave energy
generation power prediction
attention module of CBAM
combined neural network
power conversion model
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于MEEMD-ARIMA模型的波浪能发电系统输出功率预测
被引量：
15
2
作者
吴峰
王飞
顾康慧
周能萍
机构
河海大学能源与电气学院
国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期65-70,共6页
基金
国家自然科学基金委员会-国家电网公司智能电网联合基金资助项目(U1766203)。
文摘
波浪能作为一种储量丰富的清洁能源,是未来理想的能源之一。但其具有较强的随机波动特性,因此,可靠地预测波浪能发电系统的输出功率能给复杂电网的调度带来极大的便利。文中提出基于改进的总体经验模态分解(MEEMD)-差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型的波浪能组合预测。首先,基于海浪计算原理,计算混合浪的每小时平均波高与周期。其次,采用MEEMD对每小时平均波高与周期进行分解,得到一系列特征互异的本征模态函数(IMF)和余量,并将平均波高分解的结果与离散小波变换分解结果做对比。然后,将得到的分量分别建立ARIMA预测模型,通过叠加得到每小时平均波高与周期的预测值。最后,建立直驱式波浪能发电系统波高-功率转换模型,实例结果验证了该组合模型预测的有效性。
关键词
波浪能
预测
离散小波变换
改进的总体经验模态分解-差分整合移动平均自回归
功率转换模型
Keywords
wave energy
prediction
discrete wavelet transformation
modified ensemble empirical mode decomposition(MEEMD)-autoregressive integrated moving average(ARIMA)
power conversion model
分类号
TM612 [电气工程—电力系统及自动化]
P743.2 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
考虑气象相关性的风-光新能源联合场景生成
3
作者
孙大雁
周皓阳
梁志峰
刘毅
宋宗朋
机构
国家电网有限公司国家电力调度控制中心
山东大学
清华大学电机工程与应用电子技术系
中国电力科学研究院
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2025年第7期1-8,18,共9页
基金
国家电网公司总部科技项目(4000-202355381A-2-3-XG)。
文摘
风光新能源的大规模接入为电力系统运行带来了新的挑战,为满足新型电力系统调度规划与供电能力评估的需求,提出一种考虑气象相关性的风光新能源出力联合场景生成方法。通过计算影响风光新能源出力的关键气象因素之间的相关性,验证了联合场景生成的合理性,基于历史气象数据进行特征聚类,划分出不同的典型天气场景;使用时间序列生成对抗网络(time-series generative adversarial networks,TimeGAN)生成不同天气类型下的气象资源场景,并建立场景优化模型将日尺度场景拼接成年度场景,通过功率转换模型将气象场景转换为新能源出力场景。算例分析表明,所提方法生成的新能源出力场景具有较好的时间相关性,且在概率分布及波动特性上接近真实场景,生成效果较好。
关键词
联合场景生成
年尺度场景
时间序列生成对抗网络
功率转换模型
Keywords
joint scenario generation
annual scale scenarios
time-series generative adversarial networks
power conversion model
分类号
TM715 [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CNN-BiLSTM-CBAM的波浪能发电功率短期预测模型研究
滕翔宇
罗心仪
周生奇
张智晟
《电气工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于MEEMD-ARIMA模型的波浪能发电系统输出功率预测
吴峰
王飞
顾康慧
周能萍
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2021
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
考虑气象相关性的风-光新能源联合场景生成
孙大雁
周皓阳
梁志峰
刘毅
宋宗朋
《电网与清洁能源》
北大核心
2025
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