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基于时变深度前馈神经网络的风电功率概率密度预测
被引量：
6
1
作者
彭曙蓉
彭家宜
+3 位作者
杨云皓
张恒
李彬
王冠南
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期84-93,共10页
针对传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)模型对风电功率进行较长时间尺度的短期预测时出现的时不变性问题,应用时变深度前馈神经网络(ForecastNet)模型进行短期风电功率不确定性预测。该模型的网络结构随时间变化以提高多步提前...
针对传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)模型对风电功率进行较长时间尺度的短期预测时出现的时不变性问题,应用时变深度前馈神经网络(ForecastNet)模型进行短期风电功率不确定性预测。该模型的网络结构随时间变化以提高多步提前预测能力,模型交错输出以缓解梯度消失问题,使用混合密度网络得到各个时刻的概率密度分布。在避免传统深度学习模型中,该模型能避免递归多步预测累积误差的同时可以充分考虑相邻时刻风电功率的相关性;在模型隐藏层中,使用美国PJM网上的风电功率实际数据,分别应用全连接网络、卷积网络以及基于注意力机制的卷积网络3种神经网络模型进行预测,每次预测未来12 h的风电功率,滚动预测得到未来500 h的风电功率区间和概率密度,实验仿真结果能够证明所提预测模型的有效性。
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关键词
神经网络
风电概率预测
时变深度前馈神经网络
概率
密度
风电
功率区间
预测
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职称材料
计及风电最优置信度的机组组合优化方法
被引量：
19
2
作者
王颖
周刚
+3 位作者
韩红卫
李婷
丁恰
张凯锋
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期808-815,共8页
对于计及风电不确定性的机组组合问题,需要选择合适的风电置信度。随着风电置信度增减,机组组合经济成本与风险成本呈现此消彼长的关系,理应存在最优风电置信度,使机组组合经济性与风险性达到平衡。建立了包含风电置信度的机组组合优化...
对于计及风电不确定性的机组组合问题,需要选择合适的风电置信度。随着风电置信度增减,机组组合经济成本与风险成本呈现此消彼长的关系,理应存在最优风电置信度,使机组组合经济性与风险性达到平衡。建立了包含风电置信度的机组组合优化模型,以机组组合经济性与风险性综合成本达到最小为优化目标,求解最优风电置信度。对风险成本进行离散线性化处理,将该问题转化为混合整数规划问题。对含风电场的6节点和IEEE 118节点系统进行仿真,验证了所提方法的有效性。
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关键词
风电
置信度
机组组合
调度计划
风电概率预测
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职称材料
考虑风电的电力联营市场日前出清模型
被引量：
18
3
作者
邵成成
王锡凡
+1 位作者
王秀丽
杜超
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2014年第13期45-50,共6页
大规模风电并网对电力市场的运行提出了诸多挑战。文中分析了风电不确定性对日前市场的影响,提出了一种考虑风电的电力联营市场的日前出清模型。相比于传统出清模型而言,所提出的模型借鉴"事后电价"思想,根据概率性风电功率...
大规模风电并网对电力市场的运行提出了诸多挑战。文中分析了风电不确定性对日前市场的影响,提出了一种考虑风电的电力联营市场的日前出清模型。相比于传统出清模型而言,所提出的模型借鉴"事后电价"思想,根据概率性风电功率预测的结果生成多场景模型,模拟描述风电的随机性,考虑实际运行中电价不确定性所造成的风险;同时,考虑了发电计划的调节需求和火电机组的调节能力,兼顾系统运行的经济性和安全性。IEEE-RTS 1979算例分析表明,采用所提出的模型进行风电出清能够保障负荷供应,降低系统生产成本。
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关键词
电力市场
日前出清
风电
概率
性
预测
事后电价
多场景
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职称材料
题名
基于时变深度前馈神经网络的风电功率概率密度预测
被引量：
6
1
作者
彭曙蓉
彭家宜
杨云皓
张恒
李彬
王冠南
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
浙江大学计算机科学与技术学院
国网江西省电力有限公司电力科学研究院
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期84-93,共10页
基金
湖南省教育厅重点项目(20A021)
国家自然科学基金面上项目(52177069)。
文摘
针对传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)模型对风电功率进行较长时间尺度的短期预测时出现的时不变性问题,应用时变深度前馈神经网络(ForecastNet)模型进行短期风电功率不确定性预测。该模型的网络结构随时间变化以提高多步提前预测能力,模型交错输出以缓解梯度消失问题,使用混合密度网络得到各个时刻的概率密度分布。在避免传统深度学习模型中,该模型能避免递归多步预测累积误差的同时可以充分考虑相邻时刻风电功率的相关性;在模型隐藏层中,使用美国PJM网上的风电功率实际数据,分别应用全连接网络、卷积网络以及基于注意力机制的卷积网络3种神经网络模型进行预测,每次预测未来12 h的风电功率,滚动预测得到未来500 h的风电功率区间和概率密度,实验仿真结果能够证明所提预测模型的有效性。
关键词
神经网络
风电概率预测
时变深度前馈神经网络
概率
密度
风电
功率区间
预测
Keywords
neural network
wind power probability prediction
time⁃variant deep feed⁃forward neural network
probability density
interval prediction of wind power
分类号
TM61 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
计及风电最优置信度的机组组合优化方法
被引量：
19
2
作者
王颖
周刚
韩红卫
李婷
丁恰
张凯锋
机构
复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室(东南大学)
宁夏电力调度中心
智能电网保护和运行控制国家重点实验室(国电南瑞科技股份有限公司)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期808-815,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51477157
51577031
+1 种基金
61473084)
国家电网公司科技项目(大规模新能源接入下基于概率分析的调度计划及安全校核关键技术研究)~~
文摘
对于计及风电不确定性的机组组合问题,需要选择合适的风电置信度。随着风电置信度增减,机组组合经济成本与风险成本呈现此消彼长的关系,理应存在最优风电置信度,使机组组合经济性与风险性达到平衡。建立了包含风电置信度的机组组合优化模型,以机组组合经济性与风险性综合成本达到最小为优化目标,求解最优风电置信度。对风险成本进行离散线性化处理,将该问题转化为混合整数规划问题。对含风电场的6节点和IEEE 118节点系统进行仿真,验证了所提方法的有效性。
关键词
风电
置信度
机组组合
调度计划
风电概率预测
Keywords
wind power confidence coefficient
unit commitment
economic dispatch
probabilistic wind power forecast
分类号
TM72 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
考虑风电的电力联营市场日前出清模型
被引量：
18
3
作者
邵成成
王锡凡
王秀丽
杜超
机构
电力设备电气绝缘国家重点实验室西安交通大学
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2014年第13期45-50,共6页
基金
国家电网公司科技项目(DZN17201300045)~~
文摘
大规模风电并网对电力市场的运行提出了诸多挑战。文中分析了风电不确定性对日前市场的影响,提出了一种考虑风电的电力联营市场的日前出清模型。相比于传统出清模型而言,所提出的模型借鉴"事后电价"思想,根据概率性风电功率预测的结果生成多场景模型,模拟描述风电的随机性,考虑实际运行中电价不确定性所造成的风险;同时,考虑了发电计划的调节需求和火电机组的调节能力,兼顾系统运行的经济性和安全性。IEEE-RTS 1979算例分析表明,采用所提出的模型进行风电出清能够保障负荷供应,降低系统生产成本。
关键词
电力市场
日前出清
风电
概率
性
预测
事后电价
多场景
Keywords
electricity market
clearing of day-ahead market
wind power probabilistic forecast
ex-post price
multi-scenario
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
F407.61 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时变深度前馈神经网络的风电功率概率密度预测
彭曙蓉
彭家宜
杨云皓
张恒
李彬
王冠南
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
在线阅读
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职称材料
2
计及风电最优置信度的机组组合优化方法
王颖
周刚
韩红卫
李婷
丁恰
张凯锋
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
考虑风电的电力联营市场日前出清模型
邵成成
王锡凡
王秀丽
杜超
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2014
18
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职称材料
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