基于宽度-深度神经网络的风电功率预测方法

作者:赵智辉; 张君胜; 何培东; 杨凯麟; 王晨丞
来源:中国电子科学研究院学报, 2019, 14(03): 307-311.

摘要

风电功率预测对于维护风电场中电网的安全性与稳定性具有重要的意义。本文提出一种基于宽度-深度神经网络的风电功率预测方法,该方法从数据出发,综合利用了影响风电功率预测的不同因素来进行风电功率预测。该方法同时结合了宽度神经网络和深度神经网络的优势,将人为选择的特征以及机器深度学习到的特征结合起来用于网络预测。本文利用爱尔兰某风电场的实测数据进行了算法验证实验,实验结果表明,本文算法的风电功率预测精度优于传统的基于浅层神经网络的风电功率预测方法。

  • 单位
    国网四川省电力公司