计算机工程

作者：秦力, 张安安, 余佳鑫, 王子涵, 汪敏

单位：西南石油大学电气信息学院, 四川 成都 610500

关键词：海上风电,功率预测,季节性时间序列,信号分析,时间序列分解

基金：国家自然科学基金(62006200); 中国石油-西南石油大学创新联合体科技合作项目(2020CX020000)

海上风电作为可再生能源的重要来源, 在近年来得到了广泛关注和迅速发展。海上风电的强随机性和波动性对传统预测方法的准确性提出了挑战。考虑到海上风力的季节性规律, 从信号分析的角度出发, 设计一种全新频域约束下的海上风电超短期功率深度预测模型。引入一个极简的框架, 结合时间序列分解、频率加权和线性模型, 并提出一种频域驱动的季节性分解方法, 构建核函数和季节性因子来对多尺度季节性进行建模。在此基础上提出一种频率加权机制来动态增强或抑制季节性频率分量。除更高效外, 该模型的空间复杂度与序列成线性比例, 并产生最少数量的参数。基于Alpha Ventus海上风场实际运行数据进行相关实验, 结果表明, 通过与最先进的预测模型进行比较, 证明了模型的有效性和出色的性能。另外进行消融实验及可视化以促进对模型的理解。

来源：2025年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2025年第12期