基于CEEMDANBOLSTNet的风电出力短期预测
文档名：基于CEEMDANBOLSTNet的风电出力短期预测
摘要：为提高风电出力预测精度,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-贝叶斯优化(BO)-长短期时序网络(LSTNet)对风电机组输出功率进行短期预测.清洗数据,采用CEEMDAN对清洗后的原始功率数据进行分解,得到若干个子序列;将分解得到的子序列输入至LSTNet模型,通过对LSTNet的超参数使用BO算法优化,输出子序列的预测结果;将各序列的预测结果进行叠加重构得到最终预测结果.通过对渭南某风电场机组实测数据进行实例仿真,设置消融分析和对比分析,结果表明文中所提方法相较于其他模型,预测精度得到有效提升.
作者：庞博文 丁月明 杜善慧 谭亲跃 康定毅 尚文强 Author：PangBowen DingYueming DuShanhui TanQinyue KangDingyi ShangWenqiang
作者单位：西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西咸阳712100国网山东省电力公司日照供电公司,山东日照276800
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(9)
分类号：TM714
关键词：风电出力短期预测长短期时序网络自适应噪声完备集合经验模态分解贝叶斯优化
Keywords：windpoweroutputshort-termforecastinglongandshort-termtime-seriesnetworkadaptivecompleteempir-icalmodedecompositionBayesianoptimization
机标分类号：TH133.33TM614TP301.6
在线出版日期：2023年9月20日
基金项目：国家电网公司总部科技项目基于CEEMDAN-BO-LSTNet的风电出力短期预测[
期刊论文]电测与仪表--2023, 60(9)庞博文丁月明杜善慧谭亲跃康定毅尚文强为提高风电出力预测精度,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-贝叶斯优化(BO)-长短期时序网络(LSTNet)对风电机组输出功率进行短期预测.清洗数据,采用CEEMDAN对清洗后的原始功率数据进行分解,得到若干个子...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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