论文摘要
为了提高风电爬坡事件预测的准确性,提出一种基于深度学习的具有特征自适应选择的小波深度置信网络(WDBNAFS)算法。首先,分析风电功率混沌特性。然后,对时间序列数据进行小波分解,设计特征自适应选择算法选取建模数据作为预测模型的输入变量。最后,采用深度置信网络构建风电爬坡事件预测模型,设计基于实际生产数据的实验验证所提出算法的有效性。仿真结果表明,所提出算法预测准确率可达90%以上。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 唐振浩,孟庆煜,曹生现,李扬,牟中华,庞晓娅
关键词: 深度学习,特征选择,预测模型,风电爬坡事件,深度置信网络
来源: 太阳能学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 东北电力大学自动化工程学院,东北电力大学电气工程学院,国网甘肃省电力公司电力科学研究院
基金: 国家重点研发计划（2018YFB1500803）,国家自然科学基金（61503072)
分类号: TM614
页码: 3213-3220
总页数: 8
文件大小: 1790K
下载量: 276
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