基于组合数据清洗与 NL-ConvLSTM 模型的多步风电功率预测

来源：机械与电子杂志2023年第01期北京时间：

作者：吴平雄;肖迎群;张苏;林兴宇

单位：1. 贵州大学电气工程学院,贵州 贵阳 550025 ; 2. 贵州理工学院大数据学院,贵州 贵阳 550003

摘要：针对风电数据在采集与传输过程中会产生大量缺失值和异常值,采用 DBSCAN 算法和最优组内差分法( OIV )组合筛删异常值,随机森林( RF )算法填补缺失值,提升数据准确性;并建立基于以 ConvLSTM 为单元的编码 预测( EF )网络的风电多气象输入多步预测模型,为了更好利用气象特征信息,在 ConvLSTM 模型的输入侧添加具有自注意力机制的非局部( NL )模块增强数据特征表现,从而搭建组合数据清洗方法的 NL-ConvLSTM 多步风电功率预测模型。实验结果表明,该方法能够进一步提高风电功率多步预测精度和稳定性。

关键词：多步预测;风电功率预测;ConvLSTM ;数据清洗;非局部操作