基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测

臧海祥; 赵勇凯; 张越; 程礼临; 卫志农; 秦雪妮

doi:10.7500/AEPS20230926006

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基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测
- Ultra-short-term Wind Power Prediction Based on Power Correction Under Low Wind Speed and Improved Loss Function
- 电力系统自动化 2024年48卷第7期页码：248-257
- 作者机构：
  
  1.河海大学电气与动力工程学院,江苏省南京市 211100
  2.华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司,江苏省南京市 210009
- 作者简介：
  
  臧海祥(1986—)，男，通信作者，副教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统规划与运行分析、新能源发电技术、人工智能在电力系统中的应用。E-mail：zanghaixiang@hhu.edu.cn
  赵勇凯(2001—)，男，硕士研究生，主要研究方向：新能源发电预测技术、基于强化学习的配电网优化。E-mail：231606030080@hhu.edu.cn
  张越(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统大数据分析、新能源发电预测技术。E-mail：211306080051@hhu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52077062)
- DOI：10.7500/AEPS20230926006
  中图分类号：
- 收稿：2023-09-26，
  
  修回：2023-12-14，
  
  网络出版：2024-03-01，
  
  纸质出版：2024-04-10
- 稿件说明：
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臧海祥,赵勇凯,张越等.基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测[J].电力系统自动化,2024,48(7):248-257.

ZANG Haixiang,ZHAO Yongkai,ZHANG Yue,et al.Ultra-short-term Wind Power Prediction Based on Power Correction Under Low Wind Speed and Improved Loss Function[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(7):248-257.
臧海祥,赵勇凯,张越等.基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测[J].电力系统自动化,2024,48(7):248-257. DOI： 10.7500/AEPS20230926006.

ZANG Haixiang,ZHAO Yongkai,ZHANG Yue,et al.Ultra-short-term Wind Power Prediction Based on Power Correction Under Low Wind Speed and Improved Loss Function[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(7):248-257. DOI： 10.7500/AEPS20230926006.

摘要

风电功率具有较强的波动性和随机性。为进一步提升风电功率的预测精度，提出一种基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测模型。该模型采用卷积神经网络、自注意力机制和双向门控循环单元捕获风电功率序列的长期时序依赖关系。为了解决低风速下待风状态神经网络难以精确拟合的问题，模型通过预测风速并结合当前时段的风电功率对低风速段的预测功率进行修正。针对参数训练的稳定性问题，模型通过改进预测策略和共享权重，引入一种多元非线性的损失函数来提取序列间的关联性。结果表明，所提模型在多项误差指标中均优于对比模型，能够有效提升超短期风电功率的预测效果。

Abstract

Wind power has strong fluctuation and randomness. In order to further improve the prediction accuracy of wind power

an ultra-short-term wind power prediction model based on power correction under low wind speed and an improved loss function is proposed. The model uses convolutional neural networks

self-attention mechanisms and bidirectional gated recurrent unit to capture long-term temporal dependencies of wind power sequences. In order to solve the problem that it is difficult for the neural network to accurately fit the waiting wind state under low wind speed

the model corrects the predicted power under low wind speed by predicting wind speed and combining wind power at the current period. To solve the stability problem of parameter training

the model introduces a multivariate nonlinear loss function to extract the correlation between sequences by improving the prediction strategy and shared weights. The results show that the proposed model is superior to the comparison model in many error indices

and can effectively improve the effect of the ultra-short-term wind power prediction.

关键词

Keywords

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