基于改进STGCN与N⁃BEATS的风功率超短期预测

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摘  要： 精准的风功率预测对电网调度具有重大意义，针对现有预测方法中数据特征提取不充分、输入序列过长时产生梯度消失和预测精度低的问题，提出一种基于改进时空图卷积（STGCN）与神经基扩展分析（N⁃BEATS）模型的组合预测模型，该方法通过充分提取数据时空特征来提高预测精度。首先，利用STGCN对多元输入序列进行深度特征提取，充分挖掘风机SCADA数据中的时空潜在关系；同时，为了进一步提高预测精度，通过构建序列分解模块与多分辨率卷积对STGCN模型进行改进，使其能够更好地适应风电数据的复杂特性；然后，神经基扩展分析（N⁃BEATS）新型神经网络对STGCN提取的时空信息数据进行时序关系分析，得到最终预测结果；最后，以内蒙古某风场SCADA数据为例，通过多模型对比实验与自身消融实验验证了所提组合模型策略的有效性以及对STGCN的改进效果。（剩余9881字）