基于STAN的风力发电预测（Python代码实现）

news2024/12/23 11:59:19

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📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 数学模型

3 仿真结果

4 Python代码及文章讲解

1 概述

【摘要】：风电是最重要的可再生能源之一,准确的风电预测对于可靠、经济的电力系统运行和控制策略具有重要意义。本文为一种具有时空注意力网络 (STAN) 的新型风力发电预测框架。该模型捕捉风电场之间的空间相关性和风电时间序列的时间依赖性。首先，我们采用多头自注意力机制来提取风电场之间的空间相关性。然后，具有全局注意机制的序列到序列 (Seq2Seq) 模型捕获时间依赖性。最后，实验结果表明，我们的模型比其他基线方法取得了更好的性能。

风力发电在全球电网中发挥着非常重要的作用。由于其可变性和随机性，很难建立模型并准确预测风力发电[1]。我们不仅需要捕捉时间序列的时间依赖关系，还需要构建目标风电场和其他一些风电场之间的空间相关性。风电功率预测引起了研究人员的极大关注。一些研究人员使用统计方法进行短期风电预测。统计模型包括历史平均（HA）方法和自回归移动平均（ARMA）方法[2]。 ARMA 是最著名的基于时间序列的风电未来价值预测方法，研究人员尝试了一些 ARMA 变体（如 ARIMA）以获得更好的预测性能。然而，这些方法受到目标时间序列是平稳随机过程的假设的限制[3]。不幸的是，风力发电与现实世界中的这一假设不符。

此外，长短期记忆 (LSTM) [5] 和门控循环单元 (GRU) [6] 是 RNN 的两个特殊变体。一方面，这些方法在包括自然语言处理（NLP）和时间序列预测在内的许多领域都取得了成功。另一方面，使用这些方法的缺点是它们没有充分考虑风电场之间的空间依赖性。在神经网络中，卷积神经网络 (CNN) 模型被有效地用于对图像分类、视觉识别和交通流预测的空间依赖性进行建模 [7]。然而，CNN 擅长处理具有网格状拓扑的数据，例如图像 [8]。换句话说，当我们对不同风电场之间的非欧几里得相关性进行建模时，CNN 并不能很好地工作。

2 数学模型

上下文向量从编码器捕获相关信息以预测未来值。 Seq2Seq 模型和具有注意机制的 Seq2Seq 模型之间的区别在于，注意机制会动态计算每个时间戳的上下文向量。计算为编码器所有隐藏状态的加权平均值，如下所示：

$c_{k}=\sum_{j=1}^{T} a_{k j} h_{j}$

其中 $a_{kj}$ 是权重向量 $a_{t}$ ∈ℝ1× 的一个元素， $a_{kj}$ 计算如下：

$a_{k j}=\frac{\exp \left(\operatorname{score}\left(s_{k}, h_{j}\right)\right)}{\sum_{j=1}^{T} \exp \left(\operatorname{score}\left(s_{k}, h_{j}\right)\right)}$

详细数学模型见第4部分。

3 仿真结果

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