受风速随机变化的影响,风电输出功率具有波动性。为了平抑风电输出功率的波动,在配置电池储能系统的基础上,文中基于风电短期平均功率预测技术,以风电时间周期T的平均功率为对象,采用时间序列法进行预测,实时滚动预测未来每个时间周期T的平均功率,结合平抑度要求和电池荷电状态限制条件,控制并网功率在每个时间周期T都保持在平均功率附近的可接受范围内,分段平抑功率波动。其中,根据电网对风电功率波动的可接受程度,设置平抑度,为防止电池过充放电,对电池SOC进行限制。最后以某风电场的实际历史数据为例,在Matlab中进行了仿真分析,验证了所述方法的有效性。
2021-11-28 19:32:23
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提出一种计及历史气象数据的短期风速预测方法。首先将历史风速数据和历史气象数据作为风速预测的原始输入，采用混合特征选择（HFS）方法对输入向量进行删选，选取与预测风速强相关的变量，生成预测模型的输入特征集；然后运用异方差高斯过程回归（HGP）模型进行建模，该模型能体现风速的随机性。根据某实测风速数据进行提前1 h风速预测，结果表明所提方法能提高风速预测精度。
2021-11-28 15:41:36
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基于TensorFlow深度学习框架和聚类回归模型的大用户短期电力负荷预测
2021-11-27 19:23:44
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在金融二级市场上对数据的分析方法主要是基于统计学和人工建模的方法，本文的提出了使用神经网络的方法分析二级市场金融数据。本文首先提出了在金融二级市场上使用神经网络方法的思路，其次证明了在二级市场使用神经网络进行数据分析的可行性，并且根据金融数据的特点设计出一种适合于处理金融数据的CNN-LSTM网络来处理数据。该网络对比传统的简单的统计方法和一些神经网络方法比如逻辑回归，卷积神经网络（CNN），长短期记忆网络（LSTM）等方法，在对市场价格变化在较短时间内的预测和在较长时间内的预测都有显著的提高，比简单的统计方法提高10%，比其他神经网络提高5%。提出了一种能够较为有效分析金融二级市场数据的方法。
2021-11-26 18:57:14
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超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据，
预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前
预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据
资源，提出了一种针对区域级负荷的深度长短时记忆网络超
短期预测方法，该方法包括输入数据的预处理、深度长短时
记忆(long short-term memory，LSTM)网络的构建以及模型
的训练和超参数的寻找等步骤。其中采用随机搜索的方法寻
找最优超参数，并在该超参数下选择泛化能力最优的模型，与前沿机器学习预测算法进行对比。实验结果证实，深度
LSTM 网络可以取得更好的预测效果，适合于离线训练实时
预测。此外，通过对隐藏层激活向量的可视化
2021-11-26 16:29:18
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微博情感分析旨在研究用户关于热点事件的情感观点，研究表明深度学习在微博情感分析上具有可行性。针对传统卷积神经网络进行微博情感分析时忽略了非连续词之间的相关性，为此将注意力机制应用到卷积神经网络（CNN）模型的输入端以改善此问题。由于中文微博属于短文本范畴，卷积神经网络前向传播过程中池化层特征选择存在丢失过多语义特征的可能性，为此在卷积神经网络的输出端融入树型的长短期记忆神经网络（LSTM），通过添加句子结构特征加强深层语义学习。在两种改进基础上构造出一种微博情感分析模型（Att-CTL），实验表明该模型在微博情感分析上具有优良的特性，尤其在极性转移方面仍保持较高的F1值。
2021-11-25 12:04:36
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【预测模型】基于改进粒子群优化最小二乘支持向量机lssvm求解短期电力负荷预测matlab源码.zip
2021-11-24 09:01:59
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NWP 的风速、风向、温度、湿度、压强这 5 类典型特征，且多数在单位置 NWP 的基础上建立。因此，为充分利用NWP 信息，研究了 NWP 非典型特征的可用性，并考虑了多个位置的 NWP 信息。在考虑多位置 NWP 及非典型特征时，提出了以最大相关-最小冗余原则提取输入变量的预测方法，并和通过主成分分析提取的方法进行对比。结果表明，多位置 NWP 和非典型特征均包含有效信息，有利于提高预测精度。
2021-11-22 20:30:13
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为了提高风电场短期风速预测的精度，提出了一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和量子遗传算法(QGA)优化BP神经网络的短期风速预测模型。首先采用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解，降低不同特征尺度序列间的相互影响；其次，为了减少计算规模，对分解得到的各个分量序列分别计算排列熵，将熵值相近的分量进行叠加形成新的序列；最后，针对BP神经网络在初始化权值和阈值的选取上存在随机性的问题，采用QGA对BP参数进行优化，分别对每个新的序列进行预测并将预测结果进行叠加得到最终的预测值。实例仿真结果表明，该组合模型提高了预测的精度，减小了误差，具有实际意义和工程应用价值。
2021-11-22 18:54:02
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