文档摘要：风能作为清洁能源,在新能源领域深受重视,但由于风力发电不稳定的出力情况制约着其应用和发展,预测其下一阶段工作功率可以有效提高能源的利用,降低系统维护难度.基于风电场的历史时序数据、风速和叶片桨距角数据,针对风电场的短期功率预测提出一种基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)和双向门控制循环单元(BiGRU)的融合模型(CNN-BiGRU-AM).首先通过CNN提取数据的空间特征,再将其所获取的特征传递到BiGRU,通过BiGRU学习时间特征,最后通过注意力机制捕获两个模型输出的关键时空特征,通过训练后的参数建立模型,将数值气象预报(NWP)的风速等数据输入模型中,输出所需求的风力发电功率预测结果.输出的风力发电功率预测结果由平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)来评估模型预测的精度,并将多个经典模型、不加注意力机制的融合模型、不同位置引入注意力机制的融合模型和此模型预测效果进行对比,结果显示本文所提出的模型精度更高更稳定.
Abstract：Windenergyishighlyvaluedascleanenergyinthefieldofnewenergy.However,theunstableperformanceofwindenergylimitsitsapplicationanddevelopment.Predictingitsworkperformanceinthenextstagecaneffectivelyimprovetheenergyutilizationrateandreducethedifficultyofsystemma-intenance.Basedonhistoricaltimeseriesdata,windspeedsandbladeangledataofwindfarms,afusionmodelCNNBiGRUAMforshort-termperformancepredictionofwindfarmsisproposed.ThismodeladdsanAMthatcombinesconvolutionalneuralnetworkandbidirectionallygatedrecursiveunit.First,thespatialcharacteristicsofthedataareextractedbyCNN,thentheacquiredcharacteristicsaretrans-ferredtoBiGRUtoextractthetemporalcharacteristics,andthemodelisestablishedbytrainingparame-ters.Finally,themostimportantspatiotemporalpropertiesofthetimeseriesarecapturedbytheAMmechanism,thewindspeeddataofthenumericalweatherforecastisenteredandthefinalforecastresultsareoutputviathemodel.Thefinalpredictionresultsareevaluatedbyusingtwoparameters:meanabso-luteerror(MAE)andmeansquareerror(RMSE),whicharefurthercomparedwiththepredictionre-sultsofseveralclassicalmodels,fusionmodelswithoutAMmechanismandfusionmodelswithAMmechanismatdifferentpositions.Theresultsshowthatthemodelhasahigheraccuracyandstability.
作者：巩冠华 娄柯 尹杰 李冬玉Author：GONGGuanhua LOUKe YINJie LIDongyu
作者单位：安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000
刊名：安徽工程大学学报
Journal：JournalofAnhuiPolytechnicUniversity
年，卷(期)：2024, 39(2)
分类号：TM614
关键词：注意力机制 卷积神经网络 双向门控循环单元 数值气象预报
Keywords：attentionmechanism convolutionalneuralnetworks bidirectionalgatedrecurrentunity numericalweatherprediction
机标分类号：TM614TP391.41TM71
在线出版日期：2024年7月12日
基金项目：国家自然科学基金基于注意力机制的CNN-BiGRU模型预测风力发电功率[
期刊论文] 安徽工程大学学报--2024, 39(2)巩冠华 娄柯 尹杰 李冬玉风能作为清洁能源,在新能源领域深受重视,但由于风力发电不稳定的出力情况制约着其应用和发展,预测其下一阶段工作功率可以有效提高能源的利用,降低系统维护难度.基于风电场的历史时序数据、风速和叶片桨距角数据,针对风...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
关键词：注意力机制,卷积神经网络,双向门控循环单元,数值气象预报,
|
|
1
