基于GRU网络的油田测风塔超短期风电功率预测系统研究

摘要

针对油田测风塔超短期风电功率预测准确性差的问题，研究提出基于循环单元神经网络的预测方法。该方法通过循环单元神经网络处理时间序列数据，利用支持向量机优化分类性能，并采用粒子群优化算法优化网络超参数。结果显示，在对比实验中，该模型的准确率和F₁分数分别达到了0.85和0.83,平均绝对百分比误差降至7.5%,显著优于其他对比算法。此外，在实际应用中，该系统展现出了极高的预测准确率，误差严格控制在1 kW以内，显著优于其他方案。结论表明，研究提出电功率预测系统在油田测风塔功率预测中具有优越的性能和广泛的应用前景。

关键词

GRU / 粒子群优化算法 / 支持向量机 / 风电功率预测