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基于CEEMDAN⁃TCN的短期 风 电功率 预测 研究 2025年 风 力发电 作为可再生能源的重要组成部分,在电 力系统规划和日常运行中扮演着重要的角色,准确的短期 风 电功率 预测 对于电 网的稳定运行和优化调度具有重要意义。为提高短期 风 电功率 预测 的准确性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解和时间卷积网络的短期 风 电功率 预测 方法。首先利用自适应噪声完备集合经验模态分解对初始风 电功率 数据进行分解,得到多个相对稳定的子数据序列;然后将其分别作为时间卷积网络的输入,利用时间卷积网络模型进行特征提取和功率 预测 ;最后将所有预测 值进行汇总,得到最终的功率 预测 值。使用宁夏某地区真实风 电功率 数据进行验证,并与传统预测 模型比较,结果表明所提方法具有较高的预测 精度,可为风 电功率 短期 预测 等相关工作提供相关参考。关键词：短期风电功率预测 特征提取 时间序列分析 考虑误差概率分布及波动特性的短期 风 电功率 预测 修正方法 2025年 风 力发电 装机占比持续增高,强随机波动的大规模风 电 出力给电 力系统的“保消纳、保供电 ”带来严峻挑战,高精度的风 电功率 预测 是解决上述挑战的重要基础手段,风 电 场和电 网调度中心均将持续提升风 电功率 预测 精度视为长期重点工作。为此,提出一种基于短期 风 电功率 预测 误差分布特性统计与波动特性分析的风 电功率 预测 修正方法。首先,考虑误差时序-条件特点对误差进行基于改进非参数核密度估计法(kernel density estimation,KDE)的误差概率密度分布特性分析,得出不同置信水平下的风 电功率 预测 置信区间,以实现预测 误差的分层划分。其次,采用变分模态分解算法(variational mode decomposition,VMD)将风 电功率 预测 误差序列分解为趋势分量和随机分量,针对2类误差分量特点展开分类预测 ,并对最终所得误差结果进行波动性分析。最后,结合误差分层划分结果与误差波动特性分析进行综合判断,提出针对各类情况的误差补偿方案,从而获得修正后的短期 风 电功率 预测 值。实际算例表明,所提误差补偿方法可将风 电功率 月均方根误差较补偿前减少2.6个百分点,平均绝对误差较补偿前减少2.4个百分点,该方法能够有效减小风 电功率 预测 误差,提升短期 风 电功率 预测 精度。关键词：短期风电功率预测 多尺度特征提取的Transformer短期 风 电功率 预测 2025年 短期 风 电功率 预测 特征提取尺度单一问题,设计一种基于多尺度特征提取的Transformer短期 风 电功率 预测 模型(MTPNet)。首先,在Transformer构架的基础上,利用维数不变嵌入,设计多尺度特征提取网络挖掘风 电功率 序列本身时序特征,保证了特征提取时维数不被破坏;其次,利用融合自注意力机制的长短期 记忆网络挖掘气象条件与功率 之间的全局依赖关系;最后,融合风 电功率 序列本身时序特征和气象条件依赖关系,实现短期 风 电功率 预测 。实例仿真结果表明,MTPNet模型预测 精度得到提升;消融实验证明了模型各模块的可靠性和有效性,具有一定的实用价值。关键词：风电功率预测 TRANSFORMER 特征提取 基于分解技术的IZOA-Transformer-BiGRU短期 风 电功率 预测 2025年 风 电功率 预测 对于保障电 网平稳运行和提升风 资源利用效率具有重要意义。针对风 电功率 数据的非平稳性和间歇性等特征,本文提出了一种结合数据分解技术的IZOA-Transformer-BiGRU组合预测 模型,以提升短期 风 电功率 预测 的精度和可靠性。首先,采用能量差值法确定变分模态分解(VMD)的子模态数,将具有较强随机波动性的原始风 电功率 分解为一系列相对平稳的子序列,从而更加充分地提取时序特征。其次,构建Transformer-BiGRU模型,引入多头注意力机制并行处理多个特征之间的交互关系,并利用BiGRU捕捉时序序列间的前后依赖性,从而提升预测 性能。为了进一步优化模型性能,采用融合Singer混沌映射、透镜折射反向学习和单纯形法策略的改进斑马优化算法(IZOA),对Transformer-BiGRU模型的隐藏层神经元数、初始学习率、正则化系数和多头注意力头数四个关键超参数进行优化。最后,通过IZOA-Transformer-BiGRU对分解后的各子序列进行预测 ,经过叠加重构得到最终的预测 结果。实验结果表明,与单一BiGRU模型相比,所提模型的决定系数提升了5.10%,平均绝对误差、均方根误差以及平均绝对百分比误差分别降低了56.17%、54.58%、54.55%,具有较高的预测 精度。关键词：风电功率预测 TRANSFORMER 基于VMD-ISMA-SVM组合模型的短期 风 电功率 预测 2025年 短期 风 电功率 的精准预测 ,文章提出了一种基于VMD-ISMA-SVM组合模型的短期 风 电功率 预测 方法。首先采用变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)对风 电功率 时间序列数据进行分解,获得了8个不同频率的风 电功率 模态分量;其次利用黏菌优化算法(improved slime mould algorithm,ISMA)对支持向量机(support vector machine,SVM)进行参数最优值搜索,构建ISMA-SVM模型;然后利用ISMA-SVM模型对各风 电功率 模态分量进行预测 ,得到各风 电功率 分量预测 值;最后累加各分量预测 值获得风 电功率 的预测 值。文章为了验证该组合模型在风 电功率 预测 方面的有效性和优越性,选取4种组合模式与之进行对比,算例结果表明,VMD-ISMA-SVM组合模型能显著地提升风 电功率 预测 的精度和抑制数据的波动性。关键词：风电功率预测 一种短期 风 电功率 预测 方法、装置、设备及存储介质 短期 风 电功率 预测 方法、装置、设备及存储介质，包括：采集当前风 电 场对应的实时风 电功率 数据，并对实时风 电功率 数据进行预处理，得到第一预处理后数据；将第一预处理后数据输入至预先训练好的目标风 电功率 预测 模型，得到...基于帝王蝶算法的CNN-GRU-LightGBM模型短期 风 电功率 预测 2025年 风 电 集群大规模并网和跨季节使用产生的不确定性对风 电功率 预测 播报的准确度提出更高的要求。为提高风 电功率 预测 的准确度,提出一种基于帝王蝶优化算法(MBO)的卷积神经网络(CNN)-门控循环单元(GRU)-梯度提升学习(LightGBM)复合风 电功率 预测 模型。首先,分别建立CNN-GRU和LightGBM的风 电功率 预测 模型,利用方差倒数法将两个模型加权组合为CNN-GRU-LightGBM复合模型;为优化模型中的连续参数,使用MBO对模型进行超参数优化。最后,选取珠海某海上风 电 场的短期 风 电功率 数据对所提方法与已有预测 方法进行对比,实验结果表明,该模型结合了CNN-GRU、LightGBM等模型的优点,预测 误差更小,预测 精度更高,拥有更强的季节普适性。关键词：风电功率预测 卷积神经网络 基于信号分解与模型优化的短期 风 电功率 预测 方法、系统、设备及介质 短期 风 电功率 预测 方法、系统、设备及介质，对归一化处理的风 电功率 数据分别使用N种不同的信号分解算法进行分解，得到一次分解后的N组风 电功率 序列集合；将N种不同的信号分解方法进行排列组合...基于多特征提取-卷积神经网络-长短期 记忆网络的短期 风 电功率 预测 方法 2025年 风 电功率 的多种气候因素进行特征提取,为优化功率 时序特征提取,提出基于多特征提取(multimodal feature extraction,MFE)-卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-长短期 记忆(long-short term memory,LSTM)网络的风 电功率 预测 方法。【方法】首先,对数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)数据提取11种统计性特征,通过提取基本特征和统计性特征对原始数据进行聚类,并根据类别分别建立预测 模型,以提高预测 模型的适应性;其次,在网络架构上对LSTM进行改进,通过CNN的特征提取能力和LSTM的非线性序列预测 能力,实现对风 电功率 历史信息和NWP数据的充分挖掘。最后,利用我国新疆某风 电 场数据,通过MFE消融实验、CNN消融实验,验证了所提短期 风 电功率 预测 方法的有效性和优越性。【结果】相比于自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)、全连接循环神经网络(fully recurrent neural network,FRNN)模型和MFE-LSTM、CNN-LSTM模型,MFE-CNN-LSTM预测 方法的均方根误差与平均绝对误差均有所下降。【结论】MFE-CNN-LSTM预测 方法可有效提取特征,并且MFE与CNN有效提升了预测 准确性。关键词：多特征提取 卷积神经网络 K-均值聚类算法 风电功率预测 一种风 电 机组短期 风 电功率 预测 方法及设备、存储介质 风 电 机组短期 风 电功率 预测 方法，包括以下步骤：利用云计算技术收集风 电 机组在预设时间段内的实时风 电功率 数据和气象数据，以及通过遥感技术采集风 电 机组周边地形的空间特征数据；对实时风 电功率 数据、气象数...
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