[發明專利]一種基于輕量級自編碼網絡的短期風功率預測方法

在審

• 申請號: 202210373030.1
• 申請日: 2022-04-11
• 公開（公告）號: CN114781708A
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 鄧艾東;史曜煒;姚中原;鄧敏強;許猛;劉洋;丁雪;張順
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;H02J3/00
• 代理公司: 北京德崇智捷知識產權代理有限公司 11467
• 代理人: 曹婷

本發明公開了一種基于輕量級自編碼網絡的短期風功率預測方法，涉及測量技術領域，解決了風功率預測準確性較低的技術問題，其技術方案要點是通過輕量級自編碼網絡對短期風功率進行預測，具有特征學習效率高的優勢，對于不同的風機的功率預測任務，適用性更強；能有效的提取復雜天氣情況下的風功率信息，預測準確率高；參數量少，所需計算與存儲成本小，網絡結構輕量級，能夠滿足工業物聯網對深度學習算法提出的“小，輕，快”的應用需求，可以較好的應用于各大風電場的短期風功率預測。

技術領域

本申請涉及測量技術領域，尤其涉及一種基于輕量級自編碼網絡的短期風功率預測方法。

背景技術

風電天然的隨機性和波動性，使得在對其準確的發電功率預測上都存在難點和技術欠缺。風電預測理論的欠缺，間接地造成了棄風現象。因此準確的風功率預測不僅可以提高風電電場的利用效率，還可以服務于電力調度部門以確保高比例的風電能源接入后的電網安全、穩定和經濟運行。目前，國內外學者對風功率預測問題作了大量的研究工作，但是面對復雜天氣時，風電功率輸出波動較大，風功率預測準確性較低，這對電網安全運行提出了嚴峻的挑戰。

發明內容

本申請提供了一種基于輕量級自編碼網絡的短期風功率預測方法，其技術目的是提高復雜天氣情況下的短期風功率預測精度，能較好的滿足工程應用的需要。

本申請的上述技術目的是通過以下技術方案得以實現的：

一種基于輕量級自編碼網絡的短期風功率預測方法，包括：

S1：對數值天氣預報中的時序數據進行拼接，形成多維風功率時序數據；

S2：將所述多維風功率時序數據輸入到第一輕量級自編碼網絡進行訓練，對所述多維風功率時序數據中互相耦合的非線性特征進行提取，并通過注意力機制對所述非線性特征進行篩選與強化，最終輸出風功率預測數據；

S3：將所述多維風功率時序數據對應的風功率數據與所述風功率預測數據進行損失計算；

S4：重復S1至S3，直至迭代次數達到預設最大值或所述損失低于預設閾值，則完成對所述第一輕量級自編碼網絡的訓練，得到第二輕量級自編碼網絡；

S5：向所述第二輕量級自編碼網絡輸入未來時間內的數值天氣預報，所述第二輕量級自編碼網絡輸出短期風功率預測數據。

本申請的有益效果在于：本申請所述的基于輕量級自編碼網絡的短期風功率預測方法具有特征學習效率高的優勢，對于不同的風機的功率預測任務，適用性更強；能有效的提取復雜天氣情況下的風功率信息，預測準確率高；參數量少，所需計算與存儲成本小，網絡結構輕量級，能夠滿足工業物聯網對深度學習算法提出的“小，輕，快”的應用需求，可以較好的應用于各大風電場的短期風功率預測。

附圖說明

圖1為本申請所述方法的流程圖；

圖2為本申請優選實施例的輕量級自編碼網絡的結構示意圖；

圖3為本申請優先實施例的短期風功率預測數據的結果示意圖。

具體實施方式

下面將結合附圖對本申請技術方案進行詳細說明。

圖1為本申請所述方法的流程圖，如圖1所示，基于輕量級自編碼網絡的短期風功率預測方法包括：

S1：對數值天氣預報(NWP)中的時序數據進行拼接，形成多維風功率時序數據。

具體地，多維風功率時序數據包括風速、濕度、溫度、風向和氣壓等時序數據，所述多維風功率時序數據的尺寸為N×L，分辨率為15分鐘；其中,L表示時間步長，N表示多維風功率時序數據中數據的種類數量。