文档名：基于SHAP重要性排序和时空双流的多风场超短期功率预测
摘要：针对多风场风功率预测中时空特征提取不充分的问题,提出一种基于空间、时间双流特征提取的功率预测方法.采用沙普利加性解释(SHAP)方法分析原始高维数值天气预报(NWP)中各变量的重要性,选择贡献度高的变量子集作为预测模型输入,降低模型复杂度.构建基于自适应动态邻接矩阵的改进图注意力网络(IGAT)提取多风场的动态空间特征;同时将多头注意力机制(MHA)与时间卷积网络(TCN)结合,加强关键时序特征的学习.使用前馈神经网络输出多风场功率预测结果.以西北某十风场的数据进行案例研究,结果表明所提模型的预测效果优于其他模型.
Abstract：Toaddresstheinsufficientspatio-temporalfeatureextractioninmulti-windfieldwindpowerprediction,thispaperproposesapowerpredictionmethodbasedonspatialandtemporaldual-streamfeatureextraction.First,theShapleyAdditiveExplanations(SHAP)methodisemployedtoanalyzetheimportanceofeachvariableintheoriginalhigh-dimensionalNumericalWeatherPrediction(NWP),andasubsetofvariableswithhighcontributionisselectedastheinputtothepredictionmodel,reducingthecomplexityofthemodel.Second,anImprovedGraphAttentionNetwork(IGAT)basedonanadaptivedynamicadjacencymatrixisbuilttoextractthedynamicspatialfeaturesofmultiplewindfields.Meanwhile,Multi-HeadAttentionMechanism(MHA)isintegratedwithTemporalConvolutionalNetwork(TCN)toenhancethelearningofkeytemporalfeatures.Then,afeed-forwardneuralnetworkisusedtooutputthepowerpredictionresultsofmultiplewindfields.Finally,acasestudyisconductedwithdatafromtenwindfieldsinNorthwestChina,andourresultsshowtheproposedmodelperformsbetterinpredictionthanothermodels.
作者：付波 李昊 权轶 李超顺 赵熙临 杨远程 Author：FUBo LIHao QUANYi LIChaoshun ZHAOXilin YANGYuancheng
作者单位：湖北工业大学电气与电子工程学院,武汉430068华中科技大学土木与水利工程学院,武汉430074国网石首市供电公司,湖北荆州434400
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(9)
分类号：TM614
关键词：多风场功率预测 变量选择 图注意力网络 多头注意力机制 时间卷积网络
Keywords：multi-windfieldpowerprediction variableselection graphattentionnetwork multi-headattentionmechanism temporalconvolutionalnetwork
机标分类号：TM614TM715TK81
在线出版日期：2024年7月11日
基金项目：湖北省重点研发计划项目基于SHAP重要性排序和时空双流的多风场超短期功率预测[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(9)付波 李昊 权轶 李超顺 赵熙临 杨远程针对多风场风功率预测中时空特征提取不充分的问题,提出一种基于空间、时间双流特征提取的功率预测方法.采用沙普利加性解释(SHAP)方法分析原始高维数值天气预报(NWP)中各变量的重要性,选择贡献度高的变量子集作为预测模...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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