基于深度学习的超短期风电功率预测研究

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面对日益严峻的环境问题,改革现有的能源结构,促进经济社会可持续发展,已成为世界各国的共识。我国政府已经明确,二氧化碳排放将力争在2030年达到峰值,力争在2060年实现碳中和,而开发利用风能正是有效措施之一。风力发电因其技术成熟和可实现性强得到了广泛的应用,但风电的波动性和不可控性也给电力系统调度和安全运行带来了严峻的挑战。因此,准确预测风电场超短期发电功率成为减少风电并网冲击、提高电力系统稳定性的有效途径。为了提高超短期风电功率预测的准确率,本文提出了一种基于门控循环单元(Gated Recurr
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