PaddleTS是一款基于飞桨深度学习框架的开源时序建模算法库,其具备统一的时序数据结构、全面的基础模型功能、丰富的数据处理和分析算子以及领先的深度时序算法,可以帮助开发者实现时序数据处理、分析、建模、预测全流程,在预测性维护、智慧能耗分析、价格销量预估等场景中有重要应用价值。 在PaddleTS的最近更新中,新增了时序...
第2章 风电功率预测的物理模型 物理模型是一整套具有严密逻辑的风电场功率预测理论,该方法首先基于数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)得到风电场所在地的气象资料(如风速、风向等的预测值),然后根据风电场所在地的地形和地表植被或材质等进行局域地理建模,并考虑尾流效应,根据此模型将数值天气预报提供的预测...
图1清晰地展示了XGBoost-TDA模型的框架,模型主要包含2个关键模块:一个是基于风电功率指标和变换域分析的多级特征学习模块;另一个是基于XGBoost算法进行预测模块。 图1 基于变换域分析和XGBoost算法组合的超短期风电功率预测模型 构建XGBoost-TDA模...
1),num(:,3),'bo')%初始状态xlabel('风速/（m*s^{-1}）');ylabel('功率/kW');boxoffxlim(...
风电功率预测模型是指通过分析历史风速、风向、温度、湿度等气象参数数据,结合风电场实际发电数据,建立起对未来一段时间内风电场功率输出的预估模型。根据不同的需求和数据可用性,风电功率预测模型可以分为基于统计学方法、基于物理学方法和基于机器学习方法等多种类型。 基于统计学方法的风电功率预测模型使用历史数据的统...
然而,由于风能的不稳定性和难以预测性,风电功率预测成为了电力系统规划、调度和运营中的关键问题。因此,构建准确且可靠的风电功率预测模型对于电力系统的稳定运行和经济性至关重要。 为了解决风电功率预测问题,研究人员们提出了各种预测模型。下面将介绍几种常用的风电功率预测模型,并分析它们的特点和适用范围。 1. 物理...
开发了一种新型多目标Runge-Kutta算法去求解风电功率预测中的预测精度和预测稳定性问题。在此基础上,基于MORUN、HLNN和AdaBoost.R2提出了一种兼顾预测精度与预测稳定性的MORUN-HLNN-AdaBoost.R2风电功率预测模型。为了验证所提出的混合预测模...
为提高短期风电功率预测精度,新疆大学电气工程学院的刘雨佳、樊艳芳、白雪岩、宋雨露、郝瑞鑫,在《电工技术学报》上撰文,首先在卷积神经网络(CNN)-长短期记忆(LSTM)网络模型的基础上,引入特征交叉(FC)机制,对风电场数据集进行相关性分析并交叉组合,增加特征维度,加强非线性特征学习,挖掘隐藏关联,提高训练精度,构建形成...
由于气象因素的复杂性以及风速在空间上的不均匀分布,风电功率预测一直是一个挑战性问题。本文将介绍一种新的风电功率预测模型,该模型能够考虑气象因素和风速空间相关性,以提高风力发电的效率。 一、相关性分析 在构建风电功率预测模型之前,首先需要进行相关性分析。我们需要确定与风速变化相关的气象因素,以及各个气象因素...
数据分析可参见:Baidu KDD CUP 2022比赛-风电功率预测机器学习模型 In [2] # 读取数据文件 df = pd.read_csv('data/data134131/sdwpf134_initial_kddcup.csv', encoding='gbk') def pre_data(df): #去除异常值 for col in df.columns.tolist(): if col != 'Tmstamp' and col != 'TurbID' and...