文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于时空注意力卷积模型的超短期风电功率预测》

这个标题描述了一种用于超短期风电功率预测的模型,该模型基于时空注意力卷积模型。下面我会逐步解读这个标题的关键词和背景:

  1. 超短期风电功率预测:风电功率预测是指根据历史风速和其他相关数据,通过建立数学模型来预测未来特定时间段内的风电发电量。超短期预测通常指未来几分钟到几小时之间的预测,用于电网调度、能源市场交易和风电厂的运行优化等应用。

  2. 基于时空注意力卷积模型:时空注意力卷积模型是一种深度学习模型,它结合了时空信息的注意力机制和卷积操作,用于处理时序和空间数据。这种模型能够自动学习输入数据的时空依赖关系,并提取特征进行预测。

综合起来,标题中所描述的模型是基于时空注意力卷积模型的方法来进行超短期风电功率预测。这意味着该模型将结合风速、时间和空间信息以及注意力机制,通过卷积神经网络来学习风电功率的时空特征,并进行预测。这种模型可以提高风电功率预测的准确性和可靠性,为电力系统运行和风电厂运营提供重要的参考和决策支持。

摘要:随着风电利用率的不断提高,风电输出功率的准确预测对电力系统的调度和稳定运行具有重要意义。然而,风力发电的随机性和波动性容易影响功率预测结果的准确性。本文提出一种基于时空相关性的风电功率预测方法,由时空注意力模型和时空卷积模型组成。首先,利用空间注意力层和时间注意力层对不同风机之间的时空相关性进行聚合提取。其次,通过空间卷积层和时间卷积层有效捕捉风电数据之间的空间特征和时间演变规律。最后,采用中国两处实际风电场运行数据对预测方法进行实验验证。结果表明,相比于传统预测方法,时空注意力模型和时空卷积模型的融合使本文所提出的预测方法具有较高的预测精度和较好的稳定性。

这段摘要描述了一篇关于风电功率预测方法的研究论文。以下是对该摘要的解读:

  1. 背景:随着对风力发电的利用率不断提高,准确预测风电功率对电力系统的调度和运行具有重要意义。然而,风力发电的随机性和波动性会影响功率预测结果的准确性,因此需要提出一种更有效的预测方法。

  2. 方法:本文提出了一种基于时空相关性的风电功率预测方法,该方法由时空注意力模型和时空卷积模型组成。首先,使用空间注意力层和时间注意力层对不同风机之间的时空相关性进行聚合提取,以捕捉风电数据之间的相关特征。其次,通过空间卷积层和时间卷积层有效地捕捉风电数据的空间特征和时间演变规律。这样可以充分利用风电数据的时空特性进行预测。

  3. 实验验证:作者采用了中国两处实际风电场的运行数据对提出的预测方法进行了实验验证。结果表明,相比传统的预测方法,将时空注意力模型和时空卷积模型融合在一起的预测方法具有更高的准确性和更好的稳定性。

综合来看,这篇论文提出了一种采用时空注意力和时空卷积的方法来预测风电功率。通过充分考虑风力发电数据的时空相关性,该方法在风电功率预测方面表现出较高的精确度和稳定性。这对电力系统的调度和运行具有重要的实际意义。

关键词:风电功率预测:时空相关性;图神经网络;时空注意力模型;时空卷积模型;

关键词解读:

  1. 风电功率预测:指对未来某段时间内的风电场输出功率进行预测。这对电力系统的调度和运行非常重要,因为准确的功率预测可以帮助平衡供需关系并提高电力系统的稳定性。

  2. 时空相关性:指风电数据在时域和空域上的相关性。风力发电的功率受到时间和空间因素的影响,因此考虑数据的时空相关性可以提高预测准确性。通过分析和利用不同时间点和不同位置之间的相关性,可以更好地捕捉风电场的变化趋势和特征。

  3. 图神经网络:一类专门用于处理图结构数据的神经网络模型。在风电功率预测中,风电场可以看作是一个具有空间关系的图结构,不同的风机之间存在连接关系。图神经网络可以通过捕捉节点之间的关系来学习图数据的特征,并在预测中起到重要作用。

  4. 时空注意力模型:一种利用注意力机制来处理时空数据的模型。它可以自动学习不同时间和空间位置之间的权重,以选择性地聚焦于重要的时空关系。在风电功率预测中,时空注意力模型可以帮助准确地捕捉不同时间点和不同风机之间的时空相关性。

  5. 时空卷积模型:一种用于处理时空数据的卷积神经网络模型。它可以有效地捕捉数据在时间和空间上的特征和演变规律。在风电功率预测中,时空卷积模型可以通过卷积操作对风电数据的时空特征进行提取和建模,从而实现准确的功率预测。

综合来看,通过考虑风电数据的时空相关性,并结合图神经网络和时空注意力、时空卷积模型等技术,可以提供一种较为准确和稳定的风电功率预测方法。这些关键词在研究和应用风电功率预测方面具有重要的意义。

仿真算例:采用中国两个地区的风电场数据集进行相关 试验验证,其中风电场 A 位于中国东南地区,风电 场 B 位于中国华北地区。将每个风电场数据集分为 训练集、验证集和测试集,同时为了保证试验的公 平性,验证模型整体的稳定性,各个模型分别进行 10 次重复试验,采用 10 次重复试验评价指标的平 均值作为模型的最终评价指标,本文所有实验结果 均保持小数点后三位。 同时为验证本文所提模型对风电功率预测的 可行性,基于相同的风电功率数据集将本文所提出 的模型与常用的深度学习模型 BP、GRU 和 LSTM, 以及融合注意力机制的模型 A-LSTM、A-GRU 和图 神经网络模型 G-LSTM、G-GRU 进行预测性能对 比。为验证注意力机制对模型预测性能提升的有效 性,将 LSTM 、GRU 与 A-LSTM、A-GRU 模型进 行分析对比。为验证图结构网络特征提取的有效 性,将 LSTM 、GRU 与 G-LSTM、G-GRU 模型进 行对比。

仿真程序复现思路:

要复现该研究的仿真实验,需要按照以下步骤进行操作:

  1. 准备数据集:获取中国东南地区和华北地区的两个风电场数据集。将每个数据集划分为训练集、验证集和测试集。

  2. 模型选择:选择要比较的模型,包括本文提出的模型(A-LSTM、A-GRU、G-LSTM、G-GRU)以及常用的深度学习模型(BP、GRU、LSTM)。

  3. 重复试验:针对每个模型,进行10次重复试验,以验证模型整体的稳定性。在每次试验中,使用不同的随机种子或数据划分来保证试验的公平性。

  4. 评价指标计算:对于每次重复试验,计算预测性能指标,并将10次重复试验评价指标的平均值作为模型的最终评价指标。保留小数点后三位。

  5. 性能对比:使用相同的风电功率数据集,将本文提出的模型与常用的深度学习模型(BP、GRU、LSTM)进行预测性能对比。同时,分别对比LSTM、GRU和A-LSTM、A-GRU模型,以验证注意力机制对预测性能的提升效果。另外,对比LSTM、GRU和G-LSTM、G-GRU模型,以验证图结构网络特征提取的有效性。

以下是示例代码,展示了如何执行其中一次重复试验的模型训练和性能评价过程(以Python为例):

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 准备数据集
wind_dataset_A = load_wind_dataset_A()  # 加载风电场A的数据集
wind_dataset_B = load_wind_dataset_B()  # 加载风电场B的数据集# 划分数据集
X_train_A, X_val_A, y_train_A, y_val_A = train_test_split(wind_dataset_A['features'], wind_dataset_A['labels'], test_size=0.2, random_state=42)
X_train_B, X_val_B, y_train_B, y_val_B = train_test_split(wind_dataset_B['features'], wind_dataset_B['labels'], test_size=0.2, random_state=42)# 模型训练和预测的函数
def train_and_predict(model, X_train, y_train, X_val):model.fit(X_train, y_train)  # 模型训练y_pred = model.predict(X_val)  # 模型预测return y_pred# 模型性能评价的函数
def evaluate_performance(y_true, y_pred):mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)  # 均方根误差rmse = np.sqrt(mse)return rmse# 重复试验次数
n_repeats = 10# 评价指标列表
evaluation_results = []# 执行重复试验
for i in range(n_repeats):# 创建模型对象model_A = ALSTM()  # 使用A-LSTM模型model_B = AGRU()  # 使用A-GRU模型# 在风电场A上进行训练和预测y_pred_A = train_and_predict(model_A, X_train_A, y_train_A, X_val_A)# 在风电场B上进行训练和预测y_pred_B = train_and_predict(model_B, X_train_B, y_train_B, X_val_B)# 计算评价指标并保存结果result_A = evaluate_performance(y_val_A, y_pred_A)result_B = evaluate_performance(y_val_B, y_pred_B)evaluation_results.append((result_A, result_B))# 计算平均评价指标
avg_result_A = np.mean([result_A for result_A, _ in evaluation_results])
avg_result_B = np.mean([result_B for _, result_B in evaluation_results])# 打印结果
print(f"风电场A的平均均方根误差:{avg_result_A:.3f}")
print(f"风电场B的平均均方根误差:{avg_result_B:.3f}")

请注意,上述代码仅为示例,您需要根据您使用的模型库和工具进行相应的调用和操作。同时,这是一个基本的框架,您可能需要根据具体要求进行调整和扩展。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/225466.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Windows使用selenium操作浏览器爬虫

以前的大部分程序都是操作Chrome,很少有操作Edge,现在以Edge为例。 Selenium本身是无法直接控制浏览器的,不同的浏览器需要不同的驱动程序,Google Chrome需要安装ChromeDriver、Edge需要安装Microsoft Edge WebDriver&#xff0c…

DevOps搭建(九)-Jenkins实现基础CI、CD详细操作

1、创建可运行SpringBoot项目 1.1、创建一个新工程 在idea里创建一个项目,这里叫devops-test,如下图: String Boot版本要选择2.x的,依赖直选中Spring Web选项即可: 修改pom.xml文件,在build标签中增加如下内容,目的是简化jar包名称。 <finalName>devops-test&l…

Ubuntu虚拟机怎么设置静态IP

1 首先先ifconfig看一下使用的是哪个网络接口&#xff1a; 2 编辑 sudo vi /etc/netplan/00-installer-config.yamlnetwork:ethernets:ens33: # 根据您的网络接口进行修改&#xff0c;有的是eth0&#xff0c;有的是ens33&#xff0c;具体看第一步显示的是哪个网络接口addres…

Knife4j 接口文档如何设置 Authorization 鉴权参数?

&#x1f680; 作者主页&#xff1a; 有来技术 &#x1f525; 开源项目&#xff1a; youlai-mall &#x1f343; vue3-element-admin &#x1f343; youlai-boot &#x1f33a; 仓库主页&#xff1a; Gitee &#x1f4ab; Github &#x1f4ab; GitCode &#x1f496; 欢迎点赞…

针对基于nohup后台运行PyTorch多卡并行程序中断问题的一种新方法

针对基于nohup后台运行PyTorch多卡并行程序中断问题的一种新方法 文章目录 针对基于nohup后台运行PyTorch多卡并行程序中断问题的一种新方法Abstractscreen和tmux介绍tmux常用命令以及快捷键Byobu简单操作步骤集锦参考文献 Abstract PyTorch多卡并行运行程序is one of the mos…

网络互通--三层交换机配置

目录 一、三层交换机的原理 1、概念 2、PC A与不同网段的PC B第一次数据转发过程 3、一次路由&#xff0c;多次转发的概念 4、 三层交换机和路由器的比较 二、利用实验理解交换机 1、建立以下拓扑图​编辑 2、分别配置主机的IP地址&#xff0c;子网掩码、网关等信息 3、…

小白学爬虫:根据商品ID或商品链接获取淘宝商品详情数据接口方法

小白学爬虫的准备工作包括以下几个方面&#xff1a; 学习Python基础知识&#xff1a;首先需要掌握Python编程语言的基本语法和数据类型&#xff0c;了解Python的常用库和模块&#xff0c;例如requests库等。了解HTTP协议和HTML语言&#xff1a;了解HTTP协议的基本概念和原理&a…

【Hadoop_05】NN、2NN以及DataNode的工作机制

1、NameNode和SecondaryNameNode1.1 NN和2NN工作机制1.2 Fsimage和Edits解析1.3 CheckPoint时间设置 2、DataNode2.1 DataNode工作机制2.2 数据完整性2.3 掉线时限参数设置 1、NameNode和SecondaryNameNode 1.1 NN和2NN工作机制 思考&#xff1a;NameNode中的元数据是存储在哪…

CUDA 指定设备的方法,CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置当前pytorch程序使用那些GPU设备

在进行pytorch 相关程序开发时&#xff0c;有时需要根据自己的规划使用系统中的多块NVidia GPU 设备&#xff0c;可以通过如下几种方法来指定GPU设备&#xff1a; 当服务器有多个GPU卡时&#xff0c;通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量可以改变CUDA程序所能使用的GPU设备&…

ES-组合与聚合

ES组合查询 1 must 满足两个match才会被命中 GET /mergeindex/_search {"query": {"bool": {"must": [{"match": {"name": "liyong"}},{"match_phrase": {"desc": "liyong"}}]}}…

http 返回状态

一、状态1&#xff1a;信息 100 Continue&#xff1a;服务器仅接收到部分请求&#xff0c;但是一旦服务器并没有拒绝该请求&#xff0c;客户端应该继续发送其余的请求。 101 Switching Protocols &#xff1a;服务器转换协议&#xff1a;服务器将遵从客户的请求转换到另外一种…

消息队列kafka详解:Kafka架构介绍

一. 工作流程 Kafka中消息是以topic进行分类的&#xff0c;Producer生产消息&#xff0c;Consumer消费消息&#xff0c;都是面向topic的。 Topic是逻辑上的改变&#xff0c;Partition是物理上的概念&#xff0c;每个Partition对应着一个log文件&#xff0c;该log文件中存储的就…

C/C++ makefile 支持多目录、多文件批量化模版

最近因工作需要&#xff0c;要尝试徒手撸一份makefile文件&#xff0c;这份模版支持批量化&#xff0c;也不针对某一个C/CPP文件指定规则&#xff1a; # Makefile for building: GuiDemo # by MT 2023-12-12 v1.0 # http://blog.csdn.net/wangningyu CC gcc CFLA…

qt 5.15.2连接postgresql9.4数据库功能

qt 5.15.2连接postgresql9.4数据库功能 执行后显示效果&#xff1a; "QSQLITE" "QODBC" "QODBC3" "QPSQL" "QPSQL7" connected success to postgresql9.4 "admin" "1"注意事项: 连接postgresql9.4…

SpringBoot接入企微机器人

1、企业微信创建机器人&#xff08;如何创建不懂的请自行百度&#xff0c;很简单的&#xff09;&#xff0c;成功后能获取到一个Webhook地址&#xff1a;https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key693a91f6-7xxx-4bc4-97a0-0ec2sifa5aaa 2、创建一个SpringBoot项…

Leetcode 37 解数独

题意理解&#xff1a; 填充数独。每个九宫格内&#xff0c;9个数字各出现一个次&#xff0c;每行&#xff0c;每列上&#xff0c;9个数字各出现一次。数独部分空格内已填入了数字&#xff0c;空白格用 . 表示。 这道题要比N皇后问题更难&#xff1a; N皇后只放置N个皇后的位置&…

网络安全Web学习记录———CTF---Web---SQL注入(GET和POST传参)例题

小白初见&#xff0c;若有问题&#xff0c;希望各位大哥多多指正~ 我的第一道web类CTF题——一起来撸猫o(•ェ•)m-CSDN博客 最开始学习CTF里的web方向时&#xff0c;每次做了题遇到类似的老是忘记之前的解法&#xff0c;所以写点东西记录一下。听大哥的话&#xff0c;就从最…

企业微信旧版-新版网络连接错误,无法登录的解决方案

一.企业微微信无法登录故障 二.解决方案 1.网上的解决方案 **检查网络连接&#xff1a;**确保你的计算机正常连接到互联网。尝试打开其他网页&#xff0c;以确保网络连接正常。 **防火墙和安全软件&#xff1a;**某些防火墙或安全软件可能会阻止企业微信的正常连接。请确保你…

2023.12.13 关于 MySQL 复杂查询

目录 聚合查询 聚合函数 group by 子句 执行流程图 联合查询 笛卡尔积 内连接 外连接 左外连接 右外连接 自连接 子查询 单行子查询 多行子查询 EXISTS 关键字 合并查询 union on 和 union 的区别 聚合查询 聚合函数 函数说明COUNT([DISTINCT] expr)返回查询到…

Java 在 hibernate 中 getCurrentSession 和 openSession 的区别是什么?

Java 在 hibernate 中 getCurrentSession 和 openSession 的区别是什么&#xff1f; 在 Hibernate 中&#xff0c;getCurrentSession() 和 openSession() 是两种获取 Hibernate Session 的方法&#xff0c;它们的主要区别在于事务管理和线程关联性。 getCurrentSession()&…