超短期风力发电量预测技术及其比较分析

摘要：

风力发电作为清洁绿色的新能源,是实现"双碳"目标的主力军之一,但是其对新能源消纳系统提出了新要求,故对风力发电量的科学分析和精确预测研究具有现实意义.首先,对风电多维历史数据属性、特点和离群值、噪声平滑等进行分析与预处理,再通过2种回归树集成和4种回归神经网络及其超参数优化算法对不同机组数据进行回归分析,超参数优化运行时间代价较高.回归拟合效果通过5个评价指标进行对比与分析,经过大量仿真实验,证明了三层神经网络的回归模型拟合和预测效果均较好.

关键词：回归树集成、回归神经网络、超参数优化、预测技术

所属期刊栏目：37

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：284-288,294