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计及空间相关性的轻量级风电功率预测方法
文献摘要：
针对风电功率预测数据高维灾难以及云计算的通信依赖问题,提出一种风电功率的属地边端轻量级预测方法.采用KNN算法计算风机间的距离量化空间相关性,并引入轮廓系数自适应地确定近邻数k以降低冗余特征维度,从而确定输入目标预测风机的邻近风机数据;基于Seq2Seq结构的GRU-MLP网络完成各台风机的风电功率预测.实验结果表明,在预测准确率近似的条件下所提方法相较于常规网络复杂度小、效率更高,可为风电场功率预测任务从云端向边缘迁移提供技术方案.
文献关键词：
空间相关性;轻量级;风电功率预测;轮廓系数;Seq2Seq
中图分类号：
作者姓名：
崔昊杨;孙昊宇;杨程;王茺;许永鹏;刘诚
作者机构：
上海电力大学电子与信息工程学院,上海 201306;云南大学材料与能源学院,云南昆明 650031;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200052;长沙市泓泽电力技术有限公司,湖南长沙 410015
文献出处：
引用格式：
[1]崔昊杨;孙昊宇;杨程;王茺;许永鹏;刘诚-.计及空间相关性的轻量级风电功率预测方法)[J].智慧电力,2022(08):7-13,117
A类：
B类：
空间相关性,轻量级,风电功率预测,预测数据,高维,灾难,属地,地边,KNN,算法计算,风机,轮廓系数,近邻,低冗余,冗余特征,测风,Seq2Seq,GRU,MLP,台风,预测准确率,风电场,云端
AB值：
0.279242
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