【摘 要】
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经济的快速发展带来了能源需求的增加,化石燃料会给环境带来一定程度的破坏,同时也不利于社会的永续发展。风电作为可再生能源,日益引起全球各地的关注。但由于其具有一定的随机性与波动性,给风电的调度带来了挑战。因此精准的风电功率预测能够有力保障电力系统稳定运行,为风电的大规模并网指明方向。为了提高风电功率预测的精度,本文应用了基于注意力机制的CNN-LSTM模型,主要工作如下:首先,充分了解风力发电的相关
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经济的快速发展带来了能源需求的增加,化石燃料会给环境带来一定程度的破坏,同时也不利于社会的永续发展。风电作为可再生能源,日益引起全球各地的关注。但由于其具有一定的随机性与波动性,给风电的调度带来了挑战。因此精准的风电功率预测能够有力保障电力系统稳定运行,为风电的大规模并网指明方向。为了提高风电功率预测的精度,本文应用了基于注意力机制的CNN-LSTM模型,主要工作如下:首先,充分了解风力发电的相关理论。了解风电数据的特性,分析影响风电功率的因素,对数据进行预处理,进行合理性检验、清洗与填充工作,建立风电功率预测数据集,为后续工作奠定坚实基础。然后,应用CNN-LSTM组合模型。在深入分析几种神经网络的基础上,利用单模型预测风电功率,经对比分析将特征提取能力强大的CNN模型与善于处理长时间序列的LSTM模型相结合,既提取了有用信息,又解决了长期依赖问题,在一定程度上提升了预测精度。最后,应用基于注意力机制的CNN-LSTM模型。引入注意力机制,对CNN-LSTM组合模型进行优化,并将其应用到风电功率预测领域。利用CNN网络提取风电序列的多维特征,将所提取的重要特征矢量视为LSTM的输入值,注意力机制可以赋予LSTM隐含层不同的权重值,以增强对关键特性的影响,完成风电功率预测。实证分析表明,本文应用的基于注意力机制的CNN-LSTM模型比神经网络单模型、CNN-LSTM组合模型具有更高的预测精度,拟合效果更优、预测误差更小,具有一定的应用前景。
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