基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)和風(fēng)速差分?jǐn)M合的中長期風(fēng)功率預(yù)測

摘要： 為充分利用數(shù)據(jù)特征間的先驗(yàn)關(guān)系，提高風(fēng)電場中長期發(fā)電功率預(yù)測精度，提出一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）、風(fēng)速差分?jǐn)M合（DF）、粒子群優(yōu)化算法（PSO）的中長期風(fēng)功率預(yù)測模型。通過分析風(fēng)力發(fā)電全過程，挖掘風(fēng)功率影響因素及因素間的相互關(guān)聯(lián)性，搭建GCN模型，分別擬合風(fēng)速和功率利用效率，進(jìn)一步結(jié)合基于DF的風(fēng)速-功率計(jì)算模型計(jì)算風(fēng)功率，模型的損失包含功率損失、風(fēng)速損失和功率利用效率損...