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短期风电功率预测方法
1
作者
张伟
高鹭
+1 位作者
秦岭
李伟
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2690-2698,共9页
为解决天气预报存在较小的误差,使风电功率预测产生巨大误差的问题,提出一种结合VMD算法和MOSSA优化的Transformer模型用于短期风力预测。应用变分模态分解处理天气预报风速和实测风速间的误差,将分解结果结合天气预报信息中的其它部分...
为解决天气预报存在较小的误差,使风电功率预测产生巨大误差的问题,提出一种结合VMD算法和MOSSA优化的Transformer模型用于短期风力预测。应用变分模态分解处理天气预报风速和实测风速间的误差,将分解结果结合天气预报信息中的其它部分特征作为改进的Transformer模型输入。通过改进麻雀搜索算法(SSA)优化修正模型的关键参数,提高预测准确性。将预测的风速误差与天气预报风速相加即得到修正后的天气预报风速并计算风功率。仿真结果表明,该模型方法在准确性上优于基准模型,验证了所提出的改进组合模型有效性。
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关键词
风速修正
变分模态分解
改进的变压器
麻雀搜索算法
短期风电功率
数据预处理
天气预报信息
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职称材料
题名
短期风电功率预测方法
1
作者
张伟
高鹭
秦岭
李伟
机构
内蒙古科技大学数智产业学院(网络安全学院)
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2690-2698,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62161041)
内蒙古自治区科技计划基金项目(2021GG0046)。
文摘
为解决天气预报存在较小的误差,使风电功率预测产生巨大误差的问题,提出一种结合VMD算法和MOSSA优化的Transformer模型用于短期风力预测。应用变分模态分解处理天气预报风速和实测风速间的误差,将分解结果结合天气预报信息中的其它部分特征作为改进的Transformer模型输入。通过改进麻雀搜索算法(SSA)优化修正模型的关键参数,提高预测准确性。将预测的风速误差与天气预报风速相加即得到修正后的天气预报风速并计算风功率。仿真结果表明,该模型方法在准确性上优于基准模型,验证了所提出的改进组合模型有效性。
关键词
风速修正
变分模态分解
改进的变压器
麻雀搜索算法
短期风电功率
数据预处理
天气预报信息
Keywords
wind speed correction
variational modal decomposition
itransformer
sparrow search algorithm
short-term wind power
data preprocessing
weather forecast information
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
短期风电功率预测方法
张伟
高鹭
秦岭
李伟
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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