【摘 要】
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针对传统超短期风电功率预测难以应对海量强波动性数据，且对时间序列处理能力有限的问题，提出了一种基于改进的深度可分离卷积（the improved depthwise separable convolution neural networks， IDSCNN）、注意力机制（attention mechanism， AM）、长短期记忆神经网络（long short-term memory neural
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目（5108-202155037A-0-0-00）；
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针对传统超短期风电功率预测难以应对海量强波动性数据，且对时间序列处理能力有限的问题，提出了一种基于改进的深度可分离卷积（the improved depthwise separable convolution neural networks， IDSCNN）、注意力机制（attention mechanism， AM）、长短期记忆神经网络（long short-term memory neural network， LSTM）的超短期风电功率组合预测方法。首先，基于IDSCNN，设计能够匹配风电场群时空维度变换的可分离卷积核尺寸，对数值天气预报数据、实测功率数据进行一次时空特征提取，以获取气象-功率时空特征。然后，结合AM强化一次时空特征长时间序列中局部重要信息的贡献程度，筛选出与未来预测功率密切相关的二次时空特征，以作为LSTM预测模型的输入时间序列。最后，建立包含改进的深度可分离卷积层、注意力权重分配层、LSTM预测层的IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络超短期风电功率预测模型。仿真结果表明，本方法在单步风场功率预测和多步集群功率预测上均具有更高的预测精度和更好的时序学习能力。
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