找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Sustainable Energy
FDCA-DSTGCN：一种基于频域信息增益与动态趋势感知的风电场群功率日前预测模型
FDCA-DSTGCN: A Wind Farm Cluster Power Day-Ahead Prediction Model Based on Frequency Domain Information Gain and Dynamic Trend Sensing
Mao Yang · Jiajun Niu · Bo Wang · Dawei Huang 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年5月
准确的风电场群功率预测对大规模风电接入的新一代电力系统至关重要。现有建模方法忽略风向及频域信息的作用，导致空间信息利用不足，预测精度提升受限。为此，本文提出一种融合频域信息增益与动态趋势感知的风电场群日前功率预测模型。首先，基于图论与多信息渐进融合进行集群划分并设置虚拟信息节点；其次，提出时间窗内主导风向识别方法，构建基于主导风向与风速的动态加权有向图结构；进而，设计引入频域增益通道注意力机制的动态时空图卷积网络（FDCA-DSTGCN）完成预测。在中国内蒙古某风电场群的实证结果表明，所提方法较...
解读: 该风电场群功率预测技术对阳光电源储能与电网侧产品具有重要应用价值。首先可应用于ST系列储能系统的调度优化，通过频域信息增益提升储能容量配置精度，优化充放电策略。其次可集成到iSolarCloud平台，为新能源电站群的智能运维提供更准确的功率预测支持。该模型的动态时空图卷积网络架构也可迁移应用于光伏电...
基于风险场景感知的日前风电出力预测框架
A Framework of Day-Ahead Wind Supply Power Forecasting by Risk Scenario Perception
Mao Yang · Yutong Huang · Zhao Wang · Bo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年1月
大规模风电并网背景下，风电功率预测对电力系统安全稳定运行至关重要。现有预测方法重统计精度而轻应用风险，导致预测值与实际调度需求脱节。为此，本文提出一种考虑风险场景感知的风电出力预测（WSPF）框架。首先结合数值天气预报风速波动信息，利用TimesNet识别预测中的风险场景；其次构建有效消纳区与供电风险区评价指标，并据此优化预测曲线修正方案；最后融合多种预测模型进行验证。在中国内蒙古某风电集群的应用结果表明，该方法使WSPF平均精度提升37%，验证了其有效性与普适性。
解读: 该风电预测框架对阳光电源的储能和风电变流产品具有重要应用价值。首先，TimesNet风险场景识别技术可集成至ST系列储能变流器的调度控制系统，优化储能容量配置和充放电策略。其次，风险区评价方法可应用于PowerTitan大型储能系统的调峰调频功能设计，提升系统对风电波动的响应能力。此外，该预测框架也...