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题名基于自适应频域多层感知器的短期风电功率预测新方法
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作者
赵万明
郑佐龙
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机构
西南石油大学电气信息学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第30期12945-12953,共9页
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基金
四川省重点研发计划(2024YFHZ0138)。
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文摘
由于可再生能源在能源行业中的地位日益突出,精准的风电功率预测变得越来越重要。基于多层感知器的深度学习预测方法存在过拟合风险,且难以捕捉长期依赖关系,传统的解决办法多为增加数据量、调整模型参数、使用更复杂的神经网络等,但效果有限。针对上述问题,研究了多层感知器在频域上的特征提取能力,提出了结合频域特征提取与自适应频率选择算法的策略,通过动态调整模型训练过程中各频率分量的权重来选择对预测贡献较大的特征。该策略有效减轻了过拟合现象,提升了模型对长期依赖关系的捕捉能力,并显著提高了预测性能与效率。最后进行两组实例验证,结果表明提出的方法比传统的深度学习预测模型拥有更高的预测精度。
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关键词
风电功率预测
频域多层感知器
自适应频率选择
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Keywords
wind power forecasting
frequency domain multi-layer perceptron
adaptive frequency selection
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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