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基于卷积神经网络和多模型融合的超短期风电功率预测的研究
基于卷积神经网络和多模型融合的超短期风电功率预测的研究
摘要：
随着可再生能源的快速发展和电力系统的不断完善，风电成为了重要的能源之一。为了更好地利用风能资源，准确预测风电功率对电力系统的运行和调度具有重要意义。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和多模型融合的超短期风电功率预测方法。首先，通过卷积神经网络对历史风速和功率数据进行特征抽取和学习。然后，将抽取的特征输入到多个预测模型中，通过模型融合得到最终的功率预测结果。实验结果表明，所提出的方法在超短期风电功率预测中具有较高的准确性和稳定性。
关键词：超短期风电功率预测、卷积神经网络、多模型融合、特征抽取、模型融合
1.引言
随着全球能源危机的严峻形势和环境保护意识的不断提高，可再生能源作为一种清洁、可持续发展的能源形式，逐渐成为各国政府和企业关注的焦点。作为可再生能源的一种重要形式，风能因其丰富的资源和可再生的特性受到了广泛关注。然而，由于风能的不稳定性和风速的随机性，风电的功率波动大，给电力系统的运行和调度带来了一定的挑战。因此，准确预测风电功率对电力系统的稳定运行具有重要意义。
2.相关研究
当前，风电功率预测的方法主要包括物理建模方法、统计学方法和基于机器学习的方法等。物理建模方法是基于风力机的机理模型进行预测，但由于风速的非线性和多样性，物理建模方法的预测精度有待提高。统计学方法主要利用统计模型对历史数据进行拟合和预测，如时间序列分析和回归分析等。机器学习方法则通过构建预测模型对历史数据进行训练和预测，其中，神经网络模型由于其强大的非线性拟合能力和良好的泛化性能，已经成为了风电功率预测研究的热点。
3.方法
本文提出了一种基于卷积神经网络和多模型融合的超短期风电功率预测方法。首先，通过卷积神经网络对历史风速和功率数据进行特征抽取和学习。卷积神经网络通过多层卷积和池化操作实现对输入数据的特征提取，然后通过全连接层将提取的特征映射到最终的功率预测结果。接着，将抽取的特征输入到多个预测模型中，如BP神经网络、支持向量机和随机森林等。最后，利用模型融合技术将各个模型的预测结果进行加权融合，得到最终的功率预测结果。
4.实验与结果分析
为验证所提方法的有效性，本文采用了实际风电数据进行了实验。实验结果表明，所提方法在超短期风电功率预测中具有较高的准确性和稳定性。与传统的统计学方法和单一模型相比，所提方法能够更好地考虑风速的时空关系和非线性特征，提高了预测精度和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于卷积神经网络和多模型融合的超短期风电功率预测方法。实验结果表明，所提方法在超短期风电功率预测中具有较高的准确性和稳定性。然而，由于风能的复杂性和风速的随机性，风电功率预测仍然存在一定的挑战。未来的研究可以进一步优化模型结构和参数，并引入更多的数据和特征，提高风电功率预测的准确性和可靠性。