考虑时空关联特性和偏差诊断的风电集群功率预测方法

    公开(公告)号:CN118281862A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410382850.6

    申请日:2024-04-01

    Abstract: 本发明公开一种考虑时空关联特性和偏差诊断的风电集群功率预测方法,首先,研究风电集群各场站的气象特征分布,挖掘气象高维特征,分析气象特征相关性,建立风电集群优选特征集合,基于DTC模型构建风电集群典型场景生成模型;其次,研究各天气场景下风电集群各风电场站的空间特征和时间特征的关联特性,提出基于GCN‑TCN的时空关联核心特征的构造方法,构建基于BiLSTM的风电集群功率预测模型,基于预测结果计算不同场景的偏差离散度,筛选典型部分场站高偏差场景;最后,针对高偏差场景进行基于COA搜索算法的超参数优化,利用是否满足优化的反馈机制完成风电集群的模型优化与重新建模,实现风电集群预测的精度整体提升。

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