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基于AGCN-LSTM模型的海上风电场功率概率预测
被引量：
6
1
作者
苏向敬
程子凡
+1 位作者
聂良钊
符杨
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第22期140-149,共10页
海上风电场各风电机组间存在较强的时空关联,现有风电功率预测研究虽对时空关联进行了探索,但未能更好地表达动态的空间关联;同时,空间关联的“黑盒”也降低了预测的可信度;另外,概率预测相比确定性预测可提供更全面的信息。为此,提出...
海上风电场各风电机组间存在较强的时空关联,现有风电功率预测研究虽对时空关联进行了探索,但未能更好地表达动态的空间关联;同时,空间关联的“黑盒”也降低了预测的可信度;另外,概率预测相比确定性预测可提供更全面的信息。为此,提出一种基于自适应图卷积网络(AGCN)-长短期记忆(LSTM)网络的海上风电场功率超短期概率预测模型。首先,通过AGCN中的自适应矩阵获取季节性变化海上风电机组间的动态空间关联,并实现空间维度的可解释,同时利用LSTM网络挖掘数据时间维度的相关性;其次,基于所获得的时空关联,通过改进的分位数回归模型构建风电场功率概率预测区间;最后,基于中国东海大桥海上风电场真实数据进行仿真验证。结果表明,相较于已有概率预测模型,动态图拓扑可以更好地揭示海上风电场变化的空间关系;改进后的分位数回归模型有效避免了分位数预测存在的曲线交叉问题;二者共同提升了模型整体预测精度和稳定性。
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关键词
海上风电
时空相关性
自适应图卷积
长短期记忆网络
空间可解释
概率预测
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职称材料
题名
基于AGCN-LSTM模型的海上风电场功率概率预测
被引量：
6
1
作者
苏向敬
程子凡
聂良钊
符杨
机构
上海
电力
大学海上风电研究院
上海
电力
大学电气工程学院
华润
电力
(
湖北
)
销售
有限公司
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第22期140-149,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(海上风电并网系统远程监测与故障诊断技术,2023YFB2406900)。
文摘
海上风电场各风电机组间存在较强的时空关联,现有风电功率预测研究虽对时空关联进行了探索,但未能更好地表达动态的空间关联;同时,空间关联的“黑盒”也降低了预测的可信度;另外,概率预测相比确定性预测可提供更全面的信息。为此,提出一种基于自适应图卷积网络(AGCN)-长短期记忆(LSTM)网络的海上风电场功率超短期概率预测模型。首先,通过AGCN中的自适应矩阵获取季节性变化海上风电机组间的动态空间关联,并实现空间维度的可解释,同时利用LSTM网络挖掘数据时间维度的相关性;其次,基于所获得的时空关联,通过改进的分位数回归模型构建风电场功率概率预测区间;最后,基于中国东海大桥海上风电场真实数据进行仿真验证。结果表明,相较于已有概率预测模型,动态图拓扑可以更好地揭示海上风电场变化的空间关系;改进后的分位数回归模型有效避免了分位数预测存在的曲线交叉问题;二者共同提升了模型整体预测精度和稳定性。
关键词
海上风电
时空相关性
自适应图卷积
长短期记忆网络
空间可解释
概率预测
Keywords
offshore wind power
spatio-temporal correlation
adaptive graph convolution
long short-term memory network
spatial interpretability
probability prediction
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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
操作
1
基于AGCN-LSTM模型的海上风电场功率概率预测
苏向敬
程子凡
聂良钊
符杨
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024
6
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