基于小样本学习和生成式对抗网络模型的短期风电功率预测

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针对目前国内风电场功率预测过程中预测模型训练缺少大量历史数据导致预测性能不佳的问题,提出了一种基于小样本学习(FSL)和生成对抗网络(GAN)模型方法,扩充样本数据集的同时提高风电预测模型的性能.同时针对传统生成对抗网络模型无法处理回归问题的情况,提出了改进-生产对抗网络(GR-GAN)的模型,使其可以在有限的样本条件下实现风电功率预测回归.通过使用新疆和内蒙地区风电场的历史发电量数据集进行验证,结果表明与原始生成对抗网络(Original-RGAN)、支持向量回归(SVR)、长短期记忆(LSTM)3种基线方法相比,GR-GAN模型预测效果较好,并且在较少输入样本时表现出较小的预测误差.
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嘉陵江草街水电站尾水渠段由于乱石突出,水流紊乱,河床淤塞,导致运行尾水位偏高,水头损失增大,水轮机工作水头降低.针对上述问题,拟通过对渠道扩挖清淤,改善尾水渠流态,保证下泄畅通,降低尾水位,扩大水电站发电效益.建立了尾水渠段二维水流数学模型,模拟计算了多级流量下尾水渠清挖范围内水位、流场及流速分布情况,计算成果表明,扩挖清淤后尾水渠水位变化限于坝下300 m范围内,设计方案和2个优化方案降低尾水位的效果基本相当,综合考虑清挖工程量和尾水渠内流速分布,推荐采用优化方案1.
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