학술논문
基于多目标协同训练的风电功率预测提升算法 / Wind power prediction and improvement algorithm based on multi-objective collaborative training
Document Type
Academic Journal
Author
宋家康; 赵建勇; 孙海霞; 王华雷; 年珩; 张森; SONG Jiakang; ZHAO Jianyong; SUN Haixia; WANG Hualei; NIAN Heng; ZHANG Sen
Source
电力工程技术 / Jiangsu Electrical Engineering. 42(6):232-240
Subject
Language
Chinese
ISSN
2096-3203
Abstract
"双碳"目标下,电力系统加速转型,风电预测技术对构建高比例新能源的新型电力系统具有重要意义.为提升风电功率预测的准确性和鲁棒性,文中提出一种基于多目标协同训练的数值天气预报(numerical weather predicition,NWP)隐式校正算法.首先,分析了NWP校正的必要性和基于NWP 显式校正的二步预测法存在的问题;然后,针对二步预测法存在的问题,基于多目标协同训练的优化方式利用神经网络进行NWP隐式校正,以端到端的方式训练模型,同时实现NWP隐式校正和风电功率预测的功能.结合某风电场实测数据开展具体算例分析,证明了所提算法对短期及中长期风电功率预测均有提升作用.此外,该算法仅需 1 个网络且避免了二次计算,节省了计算存储成本.