基于小波深度信念网络的风电功率爬坡预测算法
系统与控制
2022-02-14 v1 系统与控制
信号处理
摘要
风电功率爬坡事件严重威胁电网安全。为提高爬坡预测精度，提出一种带自适应特征选择的混合小波深度信念网络算法（WDBNAFS）。首先分析风电功率特性；随后对时间序列进行小波分解，并提出自适应特征选择算法以选取预测模型输入；最后采用深度信念网络预测风电功率爬坡事件，并基于实际数据通过实验验证了所提 WDBNAFS。仿真结果表明，所提算法的预测精度高于 90%。
引用
@article{arxiv.2202.05430,
title = {Wind power ramp prediction algorithm based on wavelet deep belief network},
author = {Zhenhao Tang and Qingyu Meng and Shengxian Cao and Yang Li and Zhongha Mu and Xiaoya Pang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.05430},
year = {2022}
}
备注
in Chinese language