【摘 要】
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寒潮作为一种典型气象灾害，其对风电以及以风电主体的新型电力系统的安全运行带来了极大挑战，而针对性的提供准确的风电功率预测将是有效的应对措施。为此，本文提出了一种寒潮天气小样本条件下的短期风电功率组合预测方法。首先定义了寒潮天气事件并分析风电出力特点。针对寒潮天气下样本数据稀缺而难以建模的问题，采用TimeGAN算法来丰富气象和功率样本。然后，分别基于XGBoost和Transformer算法建立风
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目（5216A021N007）； 国家自然科学基金项目（51977213）；
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寒潮作为一种典型气象灾害，其对风电以及以风电主体的新型电力系统的安全运行带来了极大挑战，而针对性的提供准确的风电功率预测将是有效的应对措施。为此，本文提出了一种寒潮天气小样本条件下的短期风电功率组合预测方法。首先定义了寒潮天气事件并分析风电出力特点。针对寒潮天气下样本数据稀缺而难以建模的问题，采用TimeGAN算法来丰富气象和功率样本。然后，分别基于XGBoost和Transformer算法建立风电功率基准值和损失值预测模型，以量化表征寒潮天气下的理论出力和功率缺额。另外，结合风机保护控制参数，提出一种基于注意力机制的Seq2Seq二分类模型来预判功率损失是否发生，通过提取风电功率损失时段进行针对性组合预测。最后，分别通过以大风、强降雨、大风与强降雨相结合为代表气象的寒潮天气事件进行测试，相比于常规预测模式，本文方法在寒潮天气下表现出良好的预测性能。
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