【摘 要】
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为应对多风电场超短期预测模型中输入和输出变量众多、变量间的时空关系复杂等问题,提出一种基于独立稀疏堆叠自编码器的多风电场超短期功率预测方法.该方法基于降维编码、特征预测和重构解码相结合的预测框架,首先设计了一种独立稀疏双层堆叠自编码器提取多维风电功率的空间独立特征,并将其作为预测对象分别预测,最后将特征预测的结果重构解码,获得多风电场功率的预测结果.对实际算例的验证结果表明,独立稀疏堆叠自编码器能增强提取特征的可靠性、独立性和合理性,从而有效提高多风电场超短期功率预测的精度和效率.
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,宜昌 443002;新能源微电网湖北省协同创新中心,宜昌 443002
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为应对多风电场超短期预测模型中输入和输出变量众多、变量间的时空关系复杂等问题,提出一种基于独立稀疏堆叠自编码器的多风电场超短期功率预测方法.该方法基于降维编码、特征预测和重构解码相结合的预测框架,首先设计了一种独立稀疏双层堆叠自编码器提取多维风电功率的空间独立特征,并将其作为预测对象分别预测,最后将特征预测的结果重构解码,获得多风电场功率的预测结果.对实际算例的验证结果表明,独立稀疏堆叠自编码器能增强提取特征的可靠性、独立性和合理性,从而有效提高多风电场超短期功率预测的精度和效率.
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