基于概念漂移监测与增量更新机制的超短期风电功率在线预测

高精度风电功率预测对提升风电消纳与经济效益具有重要意义。针对现有模型离线训练后难以适应实时波动、缺乏在线优化能力的问题，本文提出一种结合概念漂移监测与增量更新机制的超短期风电在线预测方法。通过双通道对冲循环神经网络进行预训练，并在实际运行中利用概念漂移检测识别数据分布变化，实时分析风电波动性；结合对冲算法与在线学习实现模型权重的动态调整，提升模型自适应能力。实验结果表明，该方法较传统离线模型显著提高了预测精度与实时适应性。

高精度风力发电出力预测可为风电优化运行决策提供可靠依据,可提高风电的经济效益,增强风电消纳水平.然而,目前风电功率预测模型在完成离线训练后,往往很少在现实场景中优化迭代,尽管有部分研究对自适应模型进行研究,但仍缺乏针对模型在线优化的探讨,难以满足风电功率快速精准调节需求.该文基于概念漂移监测与增量更新机制,提出一种结合风力发电波动性识别与预测模型实时优化迭代的超短期风电功率在线预测方法.首先,基于历史风电场数据,利用对冲深度学习算法搭建双通道对冲循环神经网络作为预训练模型;其次,在现实的风电功率预测场景中,通过概念漂移监测算法捕捉发电序列中数据的分布变化,分析风力发电的波动性;最后,利用基于对冲算法与在线学习的增量更新机制,对预测模型进行优化迭代,对模型中每个模块的权重进行实时调整,增强模型对于波动场景的适应性.通过真实场景仿真模拟,相较于传统的离线预测模型,该文所提方法能更好地适应现实风电快速波动场景,有效提升风力发电预测的精度与准确性.