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[!--downpath--]摘要：风电在全球能源蓝筹优化中发挥着重要作用，大力发展风电是实现碳达峰和碳中和的重要手段之一。 而且，风电还具有随机性、波动性的特点。 当风电大规模并网时，将对电网调度和电力系统安全稳定运行带来巨大挑战。 因此，对风电功率的准确预测就显得尤为重要。 传统的风电功率预测方法在处理海量数据和非线性映射能力方面仍然不足。 近年来，人工智能技术正在使金融、医疗、能源、电力等行业发生巨大变革，利用以深度学习算法为核心的人工智能技术解决风电功率预测问题已经具备了技术基础。基础和实际需要。 本文提出一种基于深度学习的风电功率预测模型风电功率预测品牌，为电网调度提供决策依据。 针对超短期风电的不确定性预测问题，借助深度学习具有数据拟合能力强、时序规则检测能力强的特点，提出一种基于长期短期风电的分位数回归方法。提出了项记忆神经网络（ ）和扩展因果频域神经网络。 网络分位数回归 (QRDCC) 的不确定性预测模型。 模型采用Adam算法求解不同分位数下的网络参数，提前1小时进行滚动预测，获取未来200小时内各时刻不同分位数下的风电功率预测值，然后对各时刻的值进行预测。利用核密度可以得到概率密度分布，实现对未来风电概率区间的预测。 利用德国PJM网络的实际数据进行算例分析，结果表明本文提出的不确定性预测方法能够在保证区间覆盖的前提下获得较窄的区间平均长度。
基于QRDCC模型的不确定性预测方法应用于短时间尺度的超短期风电功率预测问题，长时间尺度的风电功率短期预测会增加上述的时间不变性模型。 多步早期预测能力。 针对这一问题，本文采用时变深度卷积神经网络（）模型来预测短期风电功率的不确定性，解决了基于循环神经网络或频域神经网络构建模型的问题网络。 针对时不变问题，模型的网络结构随时间变化以增强多步早期预测的能力，模型的输出进行交错以缓解梯度消失问题风电功率预测品牌，以及每个时刻的概率密度分布是通过使用混合密度网络获得的。 该模型在防止传统深度学习模型中递归多步预测的累积偏差的同时，还充分考虑了相邻时刻风电功率的相关性。 本文使用日本PJM网络上的风电实际数据，并在模型的隐藏层使用三个神经网络模型进行预测，每次预测未来12小时内的风电功率，并得出范围和概率密度通过滚动预测获得未来500小时的风电功率。 实验模拟结果证明了所提出的预测模型的有效性。 本文提出一种基于深度学习的风电不确定性预测模型，可以为电力系统制定机组组合和鲁棒调度方案时提供准确的风电波动范围，提高风电预测在调度策略优化中的支撑价值。 功率预测的实用水平得到了提高。更多还原
