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摘要
考虑到风力发电具有波动和不确定的特点,难以预测,文章提出了基于卷积神经网络和LightGBM算法相结合的新型风电功率预测模型。通过分析风电场与相邻风电场原始数据的时序特征,构建出新的特征集;应用卷积神经网络(CNN)从输入数据中提取信息,基于数据间的对比结果调整相应参数;为了提高预测结果的准确性和鲁棒性,将LightGBM分类算法加入模型中。对比所提模型与支持向量机以及单一的LightGBM和CNN模型仿真结果,证明所提模型具有更好的精度和相率。
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单位国网湖南省电力有限公司电力科学研究院
