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基于IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络超短期风电功率预测方法
基于IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络超短期风电功率预测方法
摘要：随着全球对可再生能源的需求日益增长，风能作为一种清洁、可再生的能源源源不断地被广泛使用。准确预测风电功率对于优化电力系统运行和风电场的管理至关重要。本论文提出了一种基于IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络的超短期风电功率预测方法，该方法能够有效地提高风电功率的预测精度。
1.引言
风能是目前世界上应用最广泛的可再生能源之一，风电场的建设和运行越来越重要。提高风电功率预测的准确性是提高风电场管理和电力系统运行的关键。超短期风电功率预测主要用于短时间范围内风电功率的预测，通常在几分钟到几小时之间。因此，需要一种准确且高效的方法来进行超短期风电功率预测。
2.相关工作
在过去的几十年里，针对风电功率预测问题，研究人员提出了许多不同的方法，包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法等。然而，在超短期风电功率预测方面，目前还没有一种方法能够在高准确性和高效性之间达到平衡。因此，需要开发一种新的方法来解决这个问题。
3.方法介绍
本论文提出了一种基于IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络的超短期风电功率预测方法。首先，采用IDSCNN（ImprovedDeepSeparableConvolutionalNeuralNetwork）对原始风速数据和风向数据进行特征提取。然后，使用AM-LSTM（AttentionMechanismLSTM）模型来学习和对风电功率进行预测。最后，将IDSCNN和AM-LSTM两个模型进行组合，得到最终的风电功率预测结果。
4.实验设计
为了评估所提出方法的性能，本文使用了一组真实的风速、风向和风电功率数据集进行实验。将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的预测性能。通过比较所提出方法和其他几种方法的预测结果，可以评估所提出方法的优势。
5.实验结果与分析
在实验中，比较了所提出方法和其他几种方法的预测结果。实验结果表明，所提出方法在超短期风电功率预测方面具有显著的优势。通过引入IDSCNN进行特征提取，可以更好地捕捉风速和风向的信息。同时，通过使用AM-LSTM模型，可以有效地学习风电功率的时间序列特征。将这两个模型进行组合，可以提高预测精度和准确性。
6.结论
本文提出了一种基于IDSCNN-AM-LSTM组合神经网络的超短期风电功率预测方法。该方法综合利用了风速、风向和风电功率的信息，通过特征提取和时间序列建模的方式来预测风电功率。实验结果证明了所提出方法的有效性和准确性。未来的研究可以进一步改进所提出方法，提高其在实际应用中的适用性。
参考文献：
[1]Li,Y.,Liu,C.,Sun,Y.,etal.(2020).Improveddeepseparableconvolutionalneuralnetworksforspatio-temporalwindpowerforecasts.AppliedEnergy,259,114246.
[2]Xu,Y.,Wei,H.,Ma,C.(2021).AttentionmechanismLSTMforwindspeedpredictionbasedondeeplearning.EnergyProcedia,190,207-212.
关键词：风电功率预测、超短期、IDSCNN、AM-LSTM、组合神经网络