一种风电功率短期预测方法
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114239920A

    公开(公告)日:2022-03-25

    申请号:CN202111392680.2

    申请日:2021-11-23

    摘要: 本发明公开了一种风电功率短期预测方法,包括以下步骤:S1:获取风电场的风速、风向、温度、湿度和压强信息,数据的时间分辨率为15min,并对获取的风电场数据进行清洗,消除不合理的数据;S2:对清洗过后的数据进行归一化处理,然后对归一化后的风速数据进行变分模态分解;S3:将变分模态分解后的风速模态分量、风向、温度、湿度和压强信息作为时间卷积网络的输入数据,实际功率数据作为目标输出,构建短期风电功率预测模型;S4:利用高斯混合模型准确描述风电功率短期预测误差的分布特性,并据此计算风电功率短期预测误差的不确定性分布特性。本发明可有效提高风电功率的预测精度,并准确计算风电功率短期预测误差的不确定性分布特性。

    一种基于VAE-CGAN的储能出力预测方法

    公开(公告)号:CN112508239A

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN202011315545.3

    申请日:2020-11-22

    摘要: 一种基于VAE‑CGAN的储能出力预测方法,包括以下步骤:采集储能电站历史出力数据;通过VAE模型的训练获得历史出力数据的特征信息;将特征信息输入生成器与辨别器,设定噪声信息并将储能电站历史出力数据输入辨别器;生成器生成样本数据并输入辨别器中,辨别器根据条件信息与真实样本数据判断此生成样本数据的来源,能判断出其来源则修改参数并重复生成+判别过程,直到辨别器无法样本数据来源,得到较强生成器对储能装置的出力情况进行预测。此模型构建了一个连续的条件输入空间,与现有技术相比,本发明不仅能根据历史场景下条件信息生成数据,还可以根据未知条件信息做出准确生成,有利于储能在不确定场景下的出力精确建模。