基于AGCN-LSTM模型的海上風(fēng)電場功率概率預(yù)測

摘要： 海上風(fēng)電場各風(fēng)電機(jī)組間存在較強(qiáng)的時空關(guān)聯(lián)，現(xiàn)有風(fēng)電功率預(yù)測研究雖對時空關(guān)聯(lián)進(jìn)行了探索，但未能更好地表達(dá)動態(tài)的空間關(guān)聯(lián)；同時，空間關(guān)聯(lián)的“黑盒”也降低了預(yù)測的可信度；另外，概率預(yù)測相比確定性預(yù)測可提供更全面的信息。為此，提出一種基于自適應(yīng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)（AGCN）-長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)的海上風(fēng)電場功率超短期概率預(yù)測模型。首先，通過AGCN中的自適應(yīng)矩陣獲取季節(jié)性變化海上風(fēng)電機(jī)組... （共10頁）