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电气工程学报 2021年第3期16卷 62-69页

作者：党存禄杨海兰武文成兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心兰州730050 甘肃送变电工程有限公司兰州730070

针对现有的电力系统短期负荷预测方法存在预测精度较差的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(Long short term memory,LSTM)和CatBoost组合的短期负荷预测方法,针对电力负荷数据具有时序性和非线性的特点,以及长短期记忆网络不能直接... 详细信息

针对现有的电力系统短期负荷预测方法存在预测精度较差的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(Long short term memory,LSTM)和CatBoost组合的短期负荷预测方法,针对电力负荷数据具有时序性和非线性的特点,以及长短期记忆网络不能直接处理类别型特征,对处理后的电力负荷数据建立LSTM负荷预测模型和CatBoost负荷预测模型;用方差倒数法确定加权系数,得到LSTM和CatBoost组合模型的预测值;最后使用实际负荷数据对算法有效性进行验证,预测结果表明采用LSTM和CatBoost组合模型的方法在负荷预测精度上有显著的提高。

关键词：短期负荷预测方差倒数法 LSTM CatBoost 组合模型

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基于虚拟预测与小波包变换的风电功率组合预测

引用

电力系统保护与控制 2014年第3期42卷 71-76页

作者：孟安波陈育成广东工业大学广东广州510006

为了提高风电功率的预测精度,针对风机功率不稳定性和非线性强的特点,使用小波包变换将风机出力分解成多个频率的子序列,然后运用组合预测方法分别对各子序列进行提前24 h预测,叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。其中组合预测方... 详细信息

为了提高风电功率的预测精度,针对风机功率不稳定性和非线性强的特点,使用小波包变换将风机出力分解成多个频率的子序列,然后运用组合预测方法分别对各子序列进行提前24 h预测,叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。其中组合预测方法权系数是通过虚拟预测的方法由方差倒数法确定。选择广东某风电场实测数据作为案例,对连续7天风电功率进行了预测。结果表明:小波包变换能有效把握风电功率变化规律,对小波包变换后的各子序列的预测结果表明组合预测效果优于单一预测方法。

关键词：风电功率虚拟预测小波包变换方差倒数法组合预测

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