基于Vague软集的海上风电功率区间预测

海上风电输出功率的精确预测是保障并网系统调度运行的关键。针对海上风电环境复杂、时空随机性强的特点，提出一种基于Vague软集的区间预测方法。通过融合Vague集的真伪隶属度函数，实现功率数据的Vague软区间化，并构建Vague-CNN-LSTM组合预测模型，将双隶属度概率向量转化为不确定环境下的预测区间。建立覆盖精度、区间宽度及综合水平等评估指标，验证结果表明该模型能有效兼顾预测精度与清晰性，适应不同运行工况需求。

海上风电输出功率的精准预测是保障海上风电并网系统调度运行的基础.针对海上风电海洋环境高度复杂、随机时空强烈耦合的特征,提出一种基于Vague软集的海上风电输出功率的新型区间预测方法.首先,引入Vague软集概念,提出融合 Vague 集真隶属度和伪隶属度函数的交错式海上风电功率区间划分方法,实现风电功率数据 Vague 软区间化.其次,建立基于Vague-卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)-长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)的海上风电功率组合预测模型.通过类Vague软区间转换方法将双隶属度区间概率向量转化为海上风电功率复杂不确定信息下的区间预测结果.然后,从预测准确性、清晰性和兼顾性角度建立预测区间覆盖精度、预测区间宽度和预测综合水平等Vague软区间预测评估指标.最后,以我国东部某海上风电机组实际数据为算例进行验证.结果表明,所提预测模型预测结果可以兼顾预测区间的覆盖精度和清晰度,能够为海上风电不同工况下运行需求提供支撑.