基于深度学习的风电功率短期精准预测模型研究
陈跃

华电滕州新源热电有限公司，山东滕州，277500；

摘要：风力发电在能源领域愈发重要，但其功率的波动性和间歇性给电力系统稳定运行带来挑战。本文聚焦于基于深度学习的风电功率短期精准预测模型研究，详细阐述了多种深度学习方法在风电功率预测中的应用。通过对风电功率数据和气象数据的收集与预处理，利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU），以及时间卷积网络（TCN）等模型，捕捉数据的时空特征和复杂非线性关系。对不同模型进行对比分析，验证了深度学习模型在风电功率短期预测中的有效性和优越性，为电力系统调度和运行提供可靠的决策依据。

关键词：风电功率；短期预测；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络

参考文献

[1]常琛.基于深度学习的风电功率超短期预测组合模型研究[D].兰州交通大学,2023.

[2]冯杰.基于深度学习的短期风电功率预测模型研究[D].长安大学,2023.

[3]辛征,王琦,刘兴然.短期风电功率预测的深度学习模型[J].计算机时代,2023,(02):33-36+41.

[4]朱梓彬,孟安波,欧祖宏,王陈恩,张铮,陈黍,梁濡铎.基于多元模态分解与多目标算法优化的深度集成学习模型的超短期风电功率预测[J].现代电力,2024,41(03):458-469.

[5]杨京渝,罗隆福,阳同光,彭丽,田飞扬.基于气象特征挖掘和改进深度学习模型的风电功率短期预测[J].电力自动化设备,2023,43(03):110-116.

[6]王月.基于多层级数据驱动的风电系统短期预测模型研究[D].华北电力大学,2022.

[7]刘旭丽,莫毓昌,吴哲,严珂.超短期风电功率预测的混合深度学习模型[J].华侨大学学报(自然科学版),2022,43(05):668-676.