本發明公開一種基于小波降噪和神經網絡的風力?風功率建模方法,建模方法包括:預處理原始風電數據集,得到基本數據集;基于小波降噪技術,對基本數據集進行降噪處理,得到去噪數據集;基于去噪數據和滑動時間窗口算法,構建網絡數據集并劃分訓練集、驗證集和測試集;搭建改進Transformer網絡;通過訓練和驗證改進Transformer網絡,得到最佳風力?風功率模型;采用最佳風力?風功率模型進行測試,輸出風功率估計值。本發明為新能源并網及調度決策提供了指導,能夠有效的提高建模精度,進而提升風功率預測的精度,降低新型電力系統不確定性調度的難度。
聲明:
“基于小波降噪和神經網絡的風力-風功率建模方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)