【摘 要】
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在大型电网和小型微电网中,风电功率短期预测对电力系统的调度运行有着重要意义。为了提高短期风电功率预测精度,文章提出一种卷积神经网络(CNN)与灰狼优化算法(GWO)结合的短
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司,大连理工大学运载工程与力学学部工程力学系工业装备结构分析国家重点实验室
【基金项目】
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湖南省自然基金资助项目(2018JJ4076)
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在大型电网和小型微电网中,风电功率短期预测对电力系统的调度运行有着重要意义。为了提高短期风电功率预测精度,文章提出一种卷积神经网络(CNN)与灰狼优化算法(GWO)结合的短期风电预测模型。首先,通过数据的离散化,将二维风速转换成三维风速,变为符合CNN模型的输入量,再结合GWO对CNN模型的参数进行优化,最后通过BP对整个网络进行微调后引入预测偏差二次修正,最后建立了基于GWO-BPCNN-ec的风电功率预测组合模型。通过实验结果与目前已投入运行的风电预测系统对比,该方法具有更高的预测精度。
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