Regional wind-photovoltaic combined power generation forecasting based on a novel multi-task learning framework and TPA-LSTM

光伏系统 计算机科学 风力发电 发电 可再生能源 任务(项目管理) 人工智能 功率(物理) 机器学习 工程类 系统工程 电气工程 物理 量子力学
作者
Yuejiang Chen,Jiang‐Wen Xiao,Yan‐Wu Wang,Yuanzheng Li
出处
期刊:Energy Conversion and Management [Elsevier BV]
卷期号:297: 117715-117715 被引量:30
标识
DOI:10.1016/j.enconman.2023.117715
摘要

Existing renewable power generation forecasting methods mainly focus on a single energy source and fail to effectively capture the spatio-temporal correlation between different power generation resources. Furthermore, the current single-site power forecasting no longer fulfills the demands of grid dispatch. This paper introduces an innovative framework for multi-task learning and uses it to achieve regional wind-photovoltaic combined power generation forecasting. First, this paper employs Maximum Information Coefficient (MIC) to identify the crucial meteorological features affecting power generation and analyze the complementarity and correlation between wind and photovoltaic power generation. Then, an innovative multi-task learning framework is proposed that separates task-specific components and shared components, allowing each task to select adaptive information that benefits itself. Besides, this paper proposes a loss optimization strategy to balance the loss magnitude and training velocity of different tasks. In order to effectively share the coupling information among the two kinds of power generation, the proposed framework is adopted to construct the regional wind-photovoltaic combined power generation forecasting model based on Temporal Pattern Attention LSTM (TPA-LSTM) algorithm. Finally, the efficiency and superiority of the proposed method are validated through several verification and comparison case studies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
v小飞侠101发布了新的文献求助10
1秒前
黄鱼面发布了新的文献求助30
1秒前
小富婆发布了新的文献求助10
1秒前
mostspecial发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
4秒前
佳凝发布了新的文献求助10
4秒前
桐桐应助大大小小采纳,获得30
4秒前
5秒前
完美世界应助QZZ采纳,获得10
5秒前
霍小美完成签到,获得积分10
5秒前
丫丫完成签到,获得积分10
5秒前
梁三柏应助刘仁轨采纳,获得10
5秒前
有魅力的小蜜蜂完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
yao chen发布了新的文献求助10
6秒前
WeiBao发布了新的文献求助30
7秒前
猪猪hero应助mzhnx采纳,获得10
7秒前
小柿子发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
猪猪hero应助zhouzhou采纳,获得10
8秒前
小龙完成签到,获得积分10
8秒前
22222发布了新的文献求助10
8秒前
机灵的听云完成签到,获得积分20
9秒前
酷波er应助学霸宇大王采纳,获得10
9秒前
9秒前
10秒前
安徒发布了新的文献求助10
10秒前
小龙发布了新的文献求助10
11秒前
yyy关注了科研通微信公众号
11秒前
丫丫发布了新的文献求助10
11秒前
AI_S发布了新的文献求助10
12秒前
顾矜应助sdl采纳,获得10
12秒前
12秒前
13秒前
俊逸星月完成签到,获得积分10
14秒前
李健的小迷弟应助WeiBao采纳,获得10
15秒前
15秒前
Ava应助安徒采纳,获得10
15秒前
mirrovo完成签到,获得积分10
16秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3974943
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519467
关于积分的说明 11198482
捐赠科研通 3255728
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1797904
邀请新用户注册赠送积分活动 877261
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806224