实验结果表明,EVO-CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能,预测精度高,鲁棒性好。 1. 引言 风电是清洁可再生能源的重要组成部分,风电功率预测是风电场安全稳定运行的关键技术。风电功率受多种因素影响,具有高度不确定性和波动性,因此风电功率预测是一项具有挑战性的任务。 近年来,机器学习技术在...
1.MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测(风电功率预测); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.单个变量时间序列预测; 4.data为数据集,单个变量excel数据,MainCNN_LSTMTS.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价; 程序设计 完整源码和数据获取方式...
在本文中,我们将介绍一种基于卷积神经网络结合长短记忆网络的算法流程,用于实现风电功率的多输入单输出回归预测。这种算法结合了卷积神经网络(CNN)和长短记忆网络(LSTM),能够有效地捕捉时间序列数据中的时空特征,并提高预测的准确性。 首先,我们需要收集风电场的相关数据。这些数据包括风速、风向、温度等多个输入变量,以...
摘要 本发明公开了一种基于CNN+LSTM的风电功率预测模型,可分为两部分:数据预处理阶段与模型训练使用阶段;在数据预处理阶段,利用风场的天气预报数据(NWP)与历史观测数据,提取了风速、风向、大气压力、温度、空气湿度等特征,对数据归一化处理;在模型训练使用阶段,将处理后的数据放入CNN+LSTM模型中进行预测,其中CNN网络包...
基于分位数回归的CNN-LSTM的短期风电功率预测系统是由桂林电子科技大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0576353,属于分类,想要查询更多关于基于分位数回归的CNN-LSTM的短期风电功率预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
一种基于attention机制的CNN-LSTM短期风电功率预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于attention机制的CNN-LSTM短期风电功率预测方法说明:本发明公开了一种基于attention机制的CNN‑LSTM短期风电功率预测方法,该方法通过收...专利查询请上爱企查
基于K-means的CNN-LSTM的短期风电功率预测系统是由桂林电子科技大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0576855,属于分类,想要查询更多关于基于K-means的CNN-LSTM的短期风电功率预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于CEEMD-SE的CNN&LSTM-GRU风电功率预测模型,其输入为NWP数据和CEEMD-SE分解得到的风电功率分量。首先,利用CEEMD算法将原始风电功率序列分解为几个较为平缓的IMF分量和1个RES分量。然后,采用SE算法对各个IMF分量和RES分量进行复杂程度评估,对分量进行重构,并将重构后的各分量与NWP数据进行拼接和归一化处理。最后,分别...
然后,利用1DCNN在特征提取和时间卷积减少计算复杂度方面的优势,充分挖掘由PMU采样得到的风电功率及相关因素量测数据关键特征,进而结合DACLSTM模型自主分析风电功率数据与输入特征间的关联关系,实现基于 1DCNN-DACLSTM组合模型的风电超短期功率高动态变化趋势预测.最后以已配置PMU的某实际风电场为例,验证所提方法的可行性...
1.本发明涉及短期风电功率预测技术领域,具体涉及一种基于attention机制的cnn ‑ lstm 短期风电功率预测方法。 背景技术: 2.风电功率的精准预测对电网稳定经济运行具有重要意义,做好风电功率预测的工作能够 降低运行成本,优化电网调度,便于安排机组维护和检修,进而实现调度的经济合理性。