区域风电预测模型

多目标优化时空关注

针对区域风电的随机性与不确定性，通过时间模式关注与多目标优化，实现准确且稳定的预测。

Chen, Wenhe · Zhou, Hanting · 程龙生 · Min, Xia

Energy 2023

参数信息

nRMSE

26.36 %

合格率

13.56 %

技术优势

预测更准

多目标优化同时降低 nRMSE、nMAPE 和 nSD，使得预测值更贴近实际发电量。

稳定性提升

变权重多目标损失函数在训练中平衡准确性与稳定性，降低预测波动。

合格率更高

与其它模型相比，合格率提升 13.56%，更多预测结果满足电网调度要求。

应用场景

• 风电功率预测：提供更准确稳定的区域风电功率预测，帮助电网调度优化。
• 新能源调度：预测结果支持新能源发电调度，提高可再生能源利用率。
• 智能电网：模型可集成到智能电网中，提升风电并网管理效率。