【摘 要】
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针对目前国内外风功率预测精度普遍不高,预测效果难以为电力系统调度提供可靠保障的现象,提出了一种基于CNN的区域风功率预测方法。采用k阶最小二乘法曲线拟合和BN归一化对历史数据进行预处理,将总数据集划分为训练集、验证集和测试集,数据矩阵化作为网络的输入,训练结束后保存最优模型,通过滚动预测的方法得出最终预测结果。算例结果表明,上述方法适合对未来超短期风功率曲线进行准确预测,预测精度较传统方法和现有水
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院,内蒙古电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61703405)。
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针对目前国内外风功率预测精度普遍不高,预测效果难以为电力系统调度提供可靠保障的现象,提出了一种基于CNN的区域风功率预测方法。采用k阶最小二乘法曲线拟合和BN归一化对历史数据进行预处理,将总数据集划分为训练集、验证集和测试集,数据矩阵化作为网络的输入,训练结束后保存最优模型,通过滚动预测的方法得出最终预测结果。算例结果表明,上述方法适合对未来超短期风功率曲线进行准确预测,预测精度较传统方法和现有水平均有不同程度的提高。
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