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基于深度时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法
Short-term power prediction method of wind farm cluster based on deep spatiotemporal correlation mining
Da Wang · Mao Yang · Wei Zhang · Chenglian Ma 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.380
摘要 本文提出了一种基于时空相关性挖掘的风电场群短期功率预测方法。首先，建立了一种考虑风速和风向的空间相关性量化指标。基于该指标，构建了包含虚拟节点的图结构以表征风电场之间的空间关联关系，其中虚拟节点为输入数据增添了额外的有效信息。随后，采用图注意力网络提取风电场群的空间特征，并构建双向循环残差网络以提取时间特征，同时引入多任务学习算法优化网络输出。最后，提出了一种针对虚假预测分量的评价指标，用于评估由正负误差累积所导致的预测偏差，为发电计划的制定提供了参考依据。利用中国21个风电场群的实际数据...
解读: 该风电集群时空关联预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。通过图注意力网络挖掘风电场空间关联和双向循环网络提取时序特征,可显著提升ST系列PCS的功率预测精度至89.69%,优化PowerTitan储能系统的充放电策略。虚拟节点增强的图结构建模方法可集成至iSolarCloud平台,实现风储协同...
考虑NWP风速误差容忍度的功率预测：一种在风速偏差场景下提升短期风电功率预测精度的策略
Power prediction considering NWP wind speed error tolerability: A strategy to improve the accuracy of short-term wind power prediction under wind speed offset scenarios
Mao Yang · Yunfeng Guo · Tao Huang · Wei Zhang · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 短期风电功率预测对于风电参与日前调度具有重要意义。然而，不可避免的数值天气预报（NWP）误差给高精度风电功率预测带来了严峻挑战，尤其是在功率峰谷时段，极端误差尤为显著。针对这一问题，本文提出了一种考虑风速偏差场景及加权改进偏差损失函数（WIOLF）的短期风电功率预测精度提升策略。该方法引入多层级有向无环图结构以识别风速偏差场景，并采用带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）解决样本不平衡问题。在功率预测部分，将WIOLF集成至时间卷积网络（TCN）与多头自注意力机...
解读: 该风电功率预测技术对阳光电源储能系统具有重要应用价值。针对NWP风速误差导致的功率预测偏差,可应用于ST系列PCS的智能调度策略优化。通过风速偏移场景识别与WGAN-GP样本平衡技术,能提升PowerTitan储能系统在风储联合调度中的日前计划准确性。TCN-MHSA组合模型的加权损失函数思路,可借...