摘要:对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场...
基于CNN-BiLSTM的风电功率预测研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 一、研究背景与意义 二、研究方法 1. 数据准备与预处理 2. CNN特征提取 3. BiLSTM序列建模 4. 预测与评估 三、研究优势 四、未来展望 2 运...
1.一种基于特征筛选的CNN‑BiLSTM短期风力发电功率预测方法,其特征在于,包括如 下步骤: S1、特征参数测量:测量获取与风力发电功率相关的多维时序数据,形成特征参数集; S2、特征参数筛选:对多维时序数据进行优化筛选,得到各个特征参数集与风电功率之 间的相关性;根据特征相关性,对输入的特征参数赋予相应大小的权重,对...
1.Matlab实现CNN-BiLSTM-Adaboost时间序列预测,卷积双向长短期记忆神经网络结合AdaBoost时间序列预测(风电功率预测); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,单变量时间序列数据,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE、RPD多指标评价; 模型描述 ...
基于CNN+BiLSTM算法的光伏短期功率预测系统是由武汉轻工大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0630043,属于分类,想要查询更多关于基于CNN+BiLSTM算法的光伏短期功率预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于集合经验模态分解的CNN-BiLSTM短期光伏功率预测方法及其系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于集合经验模态分解的CNN-BiLSTM短期光伏功率预测方法及其系统说明:本发明公开了一种基于集合经验模态分解的CNN‑BiLSTM短期光伏功率预测方法,包括:1、采集历史数...专
本文提出了一种基于相似日聚类和QR-CNN-BiLSTM模型的光伏功率短期区间概率预测方法,其能够准确预测光伏功率的上下限,并给出相应的概率分布。 1. 引言 光伏发电作为一种可再生能源形式,具有环境友好、接近零排放的特点,被广泛应用于家庭、商业和工业领域。然而,由于天气条件的不稳定性和光伏发电系统的非线性特性,光伏...
总的来说,基于CNN-BiLSTM-CBAM的波浪能发电功率短期预测模型是一个充满希望的研究方向。它结合了多种先进技术,具备强大的数据处理能力和预测准确性。尽管面临诸多挑战,但只要我们持续优化和完善,相信这个模型将在波浪能发电领域发挥重要作用,为我们的绿色能源未来照亮道路。©...
该方法结合数据分布特征,利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。最后,基于CNN-BiLSTM-Attention的功率预测方法,验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚类方法的优越性。 1.先运行data_process.m 能得到cluster.csv文件; ...
BiGRU层:利用BiGRU学习时间序列数据的双向长时依赖关系。 Attention层:利用Attention机制识别不同时间步长特征的权重。 输出层:输出预测的风电功率值。 2. 模型优化 WOA算法被用于优化CNN-BiGRU-Attention模型的参数,以提高模型的预测精度。具体步骤包括: 初始化鲸鱼群体,即随机生成一组鲸鱼的位置和速度作为算法的初始状态...