基于时间模式注意力机制的BiLSTM多风电机组超短期功率预测

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针对现有预测方法难以批量处理多风机间不同特征的问题,提出了基于时间模式注意力(temporal pattern attention, TPA)机制的双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络多风电机组超短期功率预测方法。首先,基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)获得风机原始功率信号不同模态分量,以降低神经网络预测难度。其次,基于TPA机制,从BiLSTM网络得到的隐藏行向量中提取多风机之间的复杂联系,从而使得具有不同特征的模态可以从不同时间步选择相关信息,进而降低各模态的预测误差。最后,将TPA机制与传统注意力机制应用于分散分布的14台风机区域功率预测任务,研究结果表明,基于本方法的多风电机组超短期功率预测的标准均方根误差仅为0.0546,证明TPA机制能有效提高多风电机组的超短期功率预测精度。
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