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基于近邻传播聚类与LSTNet的分布式光伏电站群短期功率预测
被引量：
15
1
作者
王晓霞
俞敏
+1 位作者
霍泽健
杨迪
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期133-141,共9页
为了应对分布式光伏渗透率不断提高带给电网运行的挑战,提出了一种基于近邻传播聚类与长短期时间序列网络(LSTNet)的区域分布式光伏电站群短期功率预测模型。首先,利用近邻传播算法划分区域内不同季节的分布式光伏电站群,并通过皮尔逊...
为了应对分布式光伏渗透率不断提高带给电网运行的挑战,提出了一种基于近邻传播聚类与长短期时间序列网络(LSTNet)的区域分布式光伏电站群短期功率预测模型。首先,利用近邻传播算法划分区域内不同季节的分布式光伏电站群,并通过皮尔逊相关系数确定光伏出力的强相关气象因子,结合双线性插值法加密对应光伏电站群的气象数据。然后,通过LSTNet挖掘光伏功率和气象因子序列的长期和短期时空依赖,并叠加自回归的线性分量,实现了群内多个光伏电站的同时预测。最后,利用美国国家能源部可再生能源实验室的实测数据集验证了所提方法的有效性。实验比较表明,所提预测模型具有较高的预测精度和鲁棒性。
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关键词
分布式光伏电站群
短期功率预测
近邻传播聚类
长短期时间序列网络
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职称材料
题名
基于近邻传播聚类与LSTNet的分布式光伏电站群短期功率预测
被引量：
15
1
作者
王晓霞
俞敏
霍泽健
杨迪
机构
华北电力大学控制与计算机系工程学院
国网河北省电力有限公司营销服务中心
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期133-141,共9页
基金
国网河北省电力有限公司科技项目(KJCB2021-003)资助。
文摘
为了应对分布式光伏渗透率不断提高带给电网运行的挑战,提出了一种基于近邻传播聚类与长短期时间序列网络(LSTNet)的区域分布式光伏电站群短期功率预测模型。首先,利用近邻传播算法划分区域内不同季节的分布式光伏电站群,并通过皮尔逊相关系数确定光伏出力的强相关气象因子,结合双线性插值法加密对应光伏电站群的气象数据。然后,通过LSTNet挖掘光伏功率和气象因子序列的长期和短期时空依赖,并叠加自回归的线性分量,实现了群内多个光伏电站的同时预测。最后,利用美国国家能源部可再生能源实验室的实测数据集验证了所提方法的有效性。实验比较表明,所提预测模型具有较高的预测精度和鲁棒性。
关键词
分布式光伏电站群
短期功率预测
近邻传播聚类
长短期时间序列网络
Keywords
distributed
photovoltaic
station
cluster
short-term
power
forecasting
affinity
propagation
cluster
ing
long
short-term
time-series
network(LSTNet)
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近邻传播聚类与LSTNet的分布式光伏电站群短期功率预测
王晓霞
俞敏
霍泽健
杨迪
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2023
15
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