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：windpoweroutput  short-termforecasting  longandshort-termtime-seriesnetwork  adaptivecompleteempir-icalmodedecomposition  Bayesianoptimization  
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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2024-12-14 12:24 上传 基于CEEMDANBOLSTNet的风电出力短期预测.pdf

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