基于改进降噪自编码器和多元时序聚类的海上风电功率预测

摘要

针对海上数值天气预报(NWP)精度低、气象因素复杂等特点,提出一种基于改进的双向降噪自编码器(BDAE)和多元时序聚类的短期海上风电功率预测方法。首先,利用Toeplitz矩阵逆协方差聚类(TICC)进行风况相似性分类,即根据30、70、100 m海上NWP风速进行多元序列实时分割与聚类;然后,针对不同风况类型分别建立可提取过去、未来双向有效信息的改进BDAE修正模型,以修正轮毂高度风速的预测误差;最后,基于修正后的轮毂高度风速以及其余NWP数据,利用TICC算法划分气象相似类型,并在此基础上建立对应的海上风电功率预测模型。采用国内某海上风电场数据进行实验验证,结果表明所提方法能提高海上风电功率预测精度,具有一定工程实用价值。