山西电力2024,Issue(6) :1-5.

基于最小绝对收缩与选择算子-变分模态分解-深度置信网络的风功率预测

Wind Power Prediction Based on Lasso-VMD-DBN

刘睿晨 穆啸天 杨建卫
山西电力2024,Issue(6) :1-5.

基于最小绝对收缩与选择算子-变分模态分解-深度置信网络的风功率预测

Wind Power Prediction Based on Lasso-VMD-DBN

刘睿晨 1穆啸天 1杨建卫1
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作者信息

  • 1. 中电华创(苏州)电力技术研究有限公司,江苏 苏州 215123
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摘要

风功率预测是风力发电研究的主要课题,为了提高风功率预测的快速性与准确性,结合最小绝对收缩与选择算子、变分模态分解算法,对历史风功率时间序列进行特征选择与特征提取,通过深度学习方法来进行风功率预测.结果表明,结合了最小绝对收缩与选择算子、变分模态分解算法的深度置信网络预测方法相比简单使用原始风功率时间序列或同样数据的其他模型的预测方法,在建模时间上减少了 11.83 s,精度上提高了 4.62%.

Abstract

Wind power prediction has been the main research subject of wind power generation.In order to improve the rapidity and accuracy of wind power prediction,based on least absolute shrinkage and selection operator(Lasso),and variational mode decom-position(VMD)algorithm,feature selection and feature extraction of historical wind power time series are carried out,and wind power is predicted by deep learning method.The results show that the deep belief network(DBN)prediction method combined with Lasso and VMD algorithm reduces the modeling time by 11.83 seconds and improves the accuracy by 4.62%compared with that simply using the original wind power time series or other models with the same data.

关键词

时间序列/最小绝对收缩与选择算子/变分模态分解/深度置信网络

Key words

time series/Lasso/VMD/DBN

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出版年

2024
山西电力
山西电力科学研究院,山西省电机工程学会,山西电力技术院

山西电力

影响因子:0.328
ISSN:1671-0320
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