A wavelet-LSTM model for short-term wind power forecasting using wind farm SCADA data

SCADA系统 风力发电 计算机科学 期限(时间) 实时计算 电力系统 小波 风电预测 小波变换 功率(物理) 数据挖掘 人工智能 工程类 电气工程 物理 量子力学
作者
Zhaohua Liu,Chang-Tong Wang,Hua‐Liang Wei,Bing Zeng,Ming Li,Xiao‐Ping Song
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:247: 123237-123237 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2024.123237
摘要

Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system collects massive operation and environment information which directly or indirectly affects the output power in wind farms. Therefore, it becomes an imperious demand to analyze the underlying information from SCADA data for improving the performance of short-term wind power prediction. In this paper, an effective deep learning framework for short-term wind power forecasting based on SCADA data analysis is proposed. A data denoising scheme is designed based on wavelet decomposition. In this method, all SCADA signals (except the wind power signal itself) are decomposed into low-frequency component A and high-frequency component D respectively by the wavelet transform. Then, the maximum information coefficient (MIC) method is applied to choose features that have strong correlation with wind power. Finally, all the selected features and wind power are defined as input vector that are used to train long short-term memory networks. The simulation results based on real data extracted from a SCADA system installed in wind farm indicate that the designed deep learning framework can significantly improve the accuracy of short-term wind power prediction.
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