基于注意力机制的IWOA-BiGRU超短期风电功率预测

摘要

超短期风电功率预测对电力系统调度及大规模风电并网具有重要作用。为得到准确可靠的风电功率预测结果，针对风电功率数据非线性和时序性的特点，提出一种基于IWOA-AT-BiGRU的超短期风电功率预测方法。首先，提出改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm, IWOA)来优化风电功率预测模型的超参数，加速模型收敛，提高预测准确度；然后，在BiGRU中加入注意力机制(AT),AT用来加强重要信息对风功率的影响，BiGRU同时考虑数据的正反向信息，充分挖掘数据的时序特征；最后，通过某风电场实测数据进行实验，结果表明提出的方法预测准确度均高于其他对比模型，具有良好的预测性能。

关键词

风电功率 / 超短期预测 / 注意力机制 / 改进鲸鱼优化算法 / 双向门控循环单元

基金资助

国家自然科学基金资助项目(52075170,52175092)