找到 1 条结果 · 智能化与AI应用
排序:
智能化与AI应用
深度学习
机器学习
风光储
★ 4.0
基于期望实现深度学习的风电功率与爬坡率确定性及概率预测
Deterministic and Probabilistic Forecasting of Wind Power Generation and Ramp Rate With Expectation-Implemented Deep Learning
Min-Seung Ko · Hao Zhu · Kyeon Hur · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年7月 · Vol.17
本文提出一种小时级日前风电功率与爬坡率协同预测框架，采用定制化损失函数的期望实现深度学习模型，并结合特征工程与误差学习机制，实现确定性与概率双模态输出，显著提升对风电固有波动性的刻画能力。
解读: 该研究对阳光电源风电变流器及iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值：其高精度爬坡率预测可优化ST系列PCS和PowerTitan储能系统的充放电调度策略，支撑风光储联合调峰调频；概率预测结果可嵌入iSolarCloud平台，增强风电场功率预测模块的可靠性评估能力。建议将该算法集成至阳光电...