一種基于TCN-GRU聯(lián)合模型的風電功率短期預測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111366220.2 申請日 -
公開（公告）號 CN114330094A 公開（公告）日 2022-04-12
申請公布號 CN114330094A 申請公布日 2022-04-12
分類號 G06F30/27（2020.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/06（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06F111/08（2020.01）N;G06F113/06（2020.01）N;G06F119/06（2020.01）N 分類 計算；推算；計數;
發(fā)明人 王婧楠;李昊林;張瑞清;姜磊;郭浩天;連想;趙豪強;胡肖瑞;盧揚;呂昆;劉明 申請（專利權）人 國網吉林省電力有限公司白山供電公司
代理機構 通化旺維專利商標事務所有限公司 代理人 王偉
地址 100033北京市西城區(qū)西長安街86號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于TCN?GRU聯(lián)合模型的風電功率短期預測方法，所述方法包括：選取風電場及單風機兩種場景的風速及風電功率時序，構造風速?風電功率平行數據集，按照風速分布分為三段，利用孤立森林聚類方法篩查各段相應時序數據異常值；對預處理后的正常時序數據，采用TCN提取風電功率時間序列的順序特征以及單維單向空間特征，利用GRU二次提取風電功率序列的順序特征，二模型與預測器聯(lián)合訓練。本發(fā)明可以有效提升實際風電場場時序數據預測精度，提高了模型對于風電劇烈波動時序特征的挖掘能力；將這種單維時空神經網絡用于處理風機單維時序波動數據，可以得出精確、有效的風電場內單維時序預測效果。