降噪时序深度学习在风电功率预测中的应用

"这篇论文是曹有为、闫双红、刘海涛和郭力共同撰写，发表在《电力系统及其自动化学报》上的研究，主要探讨了基于降噪时序深度学习网络的风电功率短期预测方法。该研究利用深度学习技术来提升风功率预测的准确性，对于关注这一领域的学者和技术人员具有参考价值。文章在2019年9月被录用，并于同年10月在网络首发。" 文章的核心内容聚焦于如何通过降噪时序深度学习网络提升风功率预测的精度。深度学习是一种人工智能领域的先进技术，它模仿人脑神经网络的工作原理，能够从大量数据中自动学习特征并进行预测。在风电功率预测中，由于风力的随机性和复杂性，传统的统计模型往往难以提供准确的预测。降噪时序深度学习网络则是在此基础上，结合了时间序列分析和深度学习的强大力量，旨在过滤掉噪声，捕捉到风功率变化的内在规律。 首先，降噪过程对于风功率预测至关重要。风速和风功率之间存在非线性关系，而且受到多种因素如地形、气候条件、风力机特性等的影响，这些因素可能导致数据中包含大量的噪声。降噪技术可以帮助提取出信号中的有效信息，降低预测误差。 其次，时序分析是深度学习应用于风功率预测的关键。时间序列数据具有时间依赖性，即当前值通常与过去的历史值有关。深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），能够处理这种序列数据，捕捉长期依赖关系，这对于短期风功率预测尤其重要。 此外，深度学习网络的结构设计也是提高预测性能的关键。可能包括多层隐藏层，每层包含多个神经元，通过反向传播算法优化权重，以最小化预测误差。网络可能还包括自注意力机制，使得模型能够自我关注到对预测最有影响的时间点。 论文还强调了网络首发稿件的严谨性，录用定稿一旦发布，内容不应随意更改，确保了科研成果的权威性。同时，通过与中国学术期刊电子杂志社的合作，网络首发的论文被视为正式出版，确保了其学术地位。 这篇研究通过降噪时序深度学习网络为风电功率短期预测提供了新的思路，有助于提高可再生能源的利用效率，对电力系统的稳定运行和风电产业的发展具有积极意义。