【摘 要】
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从多源、多维、多模态的风电数据中挖掘风能、风电的因果关联,以及多风电场间的时空关联,是提高风电功率预测精度的有效途径.文中提出了一种基于数据驱动的混合深度学习模型.
【机 构】
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中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏省徐州市 221116
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从多源、多维、多模态的风电数据中挖掘风能、风电的因果关联,以及多风电场间的时空关联,是提高风电功率预测精度的有效途径.文中提出了一种基于数据驱动的混合深度学习模型.首先,在数据预处理环节,将风电场满功率输出、风速溢出的场景,视为风电功率预测的异常、故障状态,并提出数据清洗方法以加强风速和风电的相关性.然后,针对气象信息与风电的因果关联,设计多通道卷积挖掘其耦合关系;针对相邻风电场间的时空关联,设计多尺度卷积挖掘不同时空尺度下的风电特征,并通过1×1卷积层对不同尺度的时空特征赋权、融合和降维.最后,将融合特征输入门控循环网络挖掘时序关联,输出多风电场风电功率的预测结果,以真实数据集验证了所提模型的有效性.
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