数据驱动的时间注意力卷积风电功率预测模型

张浩田; 温蜜; 李晋国; 田英杰

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由于风电受气象特征影响大,风能波动性和间歇性强,导致快速、精准的风电预测成为一个难题。对此,该文提出一种基于数据驱动的时间注意力卷积网络的风电功率预测方法。首先,将来自风力机和数据采集(SCADA)系统的数据进行清洗;然后采用可并行计算的时间卷积网络,并加入Attention机制突出关键特征的影响,使模型训练速度和预测精度得到有效提升。实验结果表明,该文所提方法与其他方法相比可更准确地减少数据噪声,同时有更高的预测精度和更快的训练速度。

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来源
《太阳能学报》 |2022年第10期|167-176|共10页
作者
张浩田; 温蜜; 李晋国; 田英杰;
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作者单位

上海电力大学计算机科学与技术学院;

上海200090;

国网上海市电力公司电力科学研究院;

上海200437;

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正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
风力发电; 异常检测; 神经网络; 预测; 注意力机制;

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