2）误差补偿得益于新模型的高预测精度，可以较为准确地对功率预测模型的误差进行预测，极大地减小了预测误差，使补偿之后的预测精度相较于补偿前的模型提高了46.5%。3）在风电功率波动较为剧烈的时段，其影响风电功率的风速、风向等特征变化也较为剧烈。由于新模型具有对非线性特征和深层隐藏关联更强的学习能力，因此...
本发明包含以下步骤：步骤1：风电数据异常值检测与剔除；使用四分位法将风电功率数据集分成四个相等的部分，将边界之外的值视为异常数据并予以剔除；步骤2：数据填充。采用三次样条插值算法，对已剔除的数据进行填充处理；步骤3：通过随机森林算法计算风电特征重要性；通过随机森林算法来评估各个风电特征的重要性，并选择...
为提高无辐照度测量装置的分布式站点的超短期功率预测准确度，中国科学院计算机网络信息中心、中国科学院大学、华东交通大学的研究人员应用深度学习的方法，引入卫星产品短波辐照（Short Wave Radiation, SWR）网格来弥补分布式站点无实测辐照度的不足，提出了基于卫星遥感的超短期分布式光伏功率预测方法。他们采用Res-UNet模型...
横向联邦学习在分布式光伏超短期功率预测中的应用...206.1 横向联邦学习在分布式光... 文档格式:DOCX | 页数:52 | 浏览次数:1 | 上传日期:2025-02-25 01:11:16 | 文档星级: 基于横向联邦学习的分布式光伏超短期功率预测方法目录基于横向联邦学习的分布式光伏超短期功率预测方法(1)...31. 内容综述...31.1 ...
专利摘要显示，本发明公开了一种基于相似图识别的风电超短期功率集合预测方法，采用K-means方法对历史数据集中的异常历史数据进行剔除，并基于k邻近值法填充剔除的历史数据的异常值；基于相似图识别方法筛选待预测日的相似日，作为风电功率超短期预测模型的样本数据；基于灰色关联分析法筛选关键气象因素，作为风电功率超短期...
超短期功率预测的理论说明 1、超短期功率预测简述 超短期功率预测是指每 15min,预测新能源场站未来 0-4h 的功率输出结果,其中预测的时间分辨率为 15min。 超短期功率预测可采用物理方法和统计预测方法,其中物理方法主要是结合 NWP 或地面观测站数据,根据电站物理模型进行功率预测;统计预测方法主要采用各种数学方法,进...
专利摘要显示，本申请公开了一种风电超短期功率预测方法、装置、设备及存储介质，涉及风电超短期功率预测技术领域，包括：获取距离当前时刻预设时间段内的与目标风电场相关的原始历史数据并进行数据预处理以得到处理后数据；然后提取运行数据特征以得到特征样本并构建建模训练集；对建模训练集中的特征样本进行归一化操作并利用...
本文将对光伏发电功率超短期预测方法进行综述,介绍目前常用的方法和技术。 一、基于历史数据的方法 基于历史数据的方法是光伏发电功率预测中最常见的方法之一。它通过分析历史光伏功率数据,提取相关特征,并建立统计模型来进行预测。常见的统计模型包括回归模型、时间序列模型和人工神经网络模型等。回归模型如线性回归、支持...
(一)短期风电功率预测 短期风电功率预测通常以小时为单位,主要依赖于历史数据和气象信息。常用的方法包括物理模型、统计模型和混合模型等。物理模型基于风力发电的物理原理进行预测,统计模型则通过分析历史数据和气象因素的关系进行预测,而混合模型则结合了两种或多种方法的优点。 (二)超短期风电功率预测 超短期风电功率预...