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基于鲸鱼优化和并联深度学习模型的光伏功率超短期预测 被引量：4
1
作者 赵鑫 杨杰 +3 位作者 李春全 吴廷野 道常凡 黄春霞 《电力科学与工程》 2024年第6期39-50,共12页
对光伏发电功率进行准确的预测可以为制定调度计划提供参考,降低光伏发电随机性、波动性等特性产生的负面影响,提高并网时电网运行的稳定性和可靠性。为提高预测精度,提出一种相似日聚类、多模式分解、多支路多通道输入的深度学习模型... 对光伏发电功率进行准确的预测可以为制定调度计划提供参考,降低光伏发电随机性、波动性等特性产生的负面影响,提高并网时电网运行的稳定性和可靠性。为提高预测精度,提出一种相似日聚类、多模式分解、多支路多通道输入的深度学习模型和鲸鱼优化相结合的预测方法,用于不同天气类型的超短期光伏发电功率预测。首先,对光伏发电功率与各天气变量之间进行双相关性分析,筛选出重要天气变量,根据双相关性的结果构造日特征向量,使用围绕中心点划分(Partitioning around medoids,PAM)实现相似日聚类;然后,使用完全集合经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、奇异谱分解(Singular spectrum decomposition,SSD)和变分模态分解(Variational modal decomposition,VMD)对重要天气变量与光伏发电功率进行多重分解,得到多尺度、信息互补的多通道空间特征矩阵,并由同时间段的原始序列得到多通道时序特征矩阵;最后,基于并联卷积神经网络(Parallel convolutional neural networks,PCNN)、双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)建立并联多通道输入(Parallel multichannel input,PMCI)的组合深度学习预测模型(PMCI-PCNN-BiLSTM),通过鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)对组合预测模型进行参数寻优,以多通道空间特征矩阵、多通道时序特征矩阵作为PCNN模块的输入、BiLSTM模块的输入,将提取到的空间特征与时序特征融合后作为BiLSTM预测模块的输入,在双向时空分析的基础上得到最终预测结果。经过实验验证,提出的组合预测方法对超短期光伏发电功率预测具有较好的预测稳定性和精度。 展开更多
关键词 光伏发电 多通道输入 卷积神经网络 双向长短期记忆神经网络 功率预测 鲸鱼优化算法
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某电站快速门快闭控制回路分析
2
作者 吴廷野 李金生 李文锋 《电力设备管理》 2023年第14期270-272,共3页
快速门是水电站防止水淹厂房和机组飞逸事故发生的重要保障设施之一,快速门动作的可靠性,对于及时防止水电站事故扩大限制事故发展具有重要意义。通过对某电站快速门快闭控制回路的介绍,分析快速闭门控制回路的可靠性,并提出关于快速闭... 快速门是水电站防止水淹厂房和机组飞逸事故发生的重要保障设施之一,快速门动作的可靠性,对于及时防止水电站事故扩大限制事故发展具有重要意义。通过对某电站快速门快闭控制回路的介绍,分析快速闭门控制回路的可靠性,并提出关于快速闭门电磁阀YV4及快速闭门油阀**K08的改造方案和快速闭门控制回路的改进意见。 展开更多
关键词 快速门 可靠性 风险
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