【摘 要】
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考虑风速的空间关联性进行多步预测是规模化风电并网的研究热点,该文采用一种改进的多位置多步风速预测方法.首先,提出风速矩阵时空关联分解重构策略,对风场内各风机进行灰色关联分析,并据此利用时序控制的空间关联优化算法进行优选排序,获取典型风机及临近域空间信息,对该空间信息进行重构,以提高空间特征提取效率;然后,将重构的时空三维信息输入卷积记忆网络,以降低信息缺失对预测精度的影响,并进行空间特征提取及多步超短期预测;最后,通过对不同风电场的风速及风功率进行预测,验证所提方法的预测精度和泛化能力.
【机 构】
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现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林 132012;松花江水力发电有限公司吉林白山发电厂 吉林 132400
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考虑风速的空间关联性进行多步预测是规模化风电并网的研究热点,该文采用一种改进的多位置多步风速预测方法.首先,提出风速矩阵时空关联分解重构策略,对风场内各风机进行灰色关联分析,并据此利用时序控制的空间关联优化算法进行优选排序,获取典型风机及临近域空间信息,对该空间信息进行重构,以提高空间特征提取效率;然后,将重构的时空三维信息输入卷积记忆网络,以降低信息缺失对预测精度的影响,并进行空间特征提取及多步超短期预测;最后,通过对不同风电场的风速及风功率进行预测,验证所提方法的预测精度和泛化能力.
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