面向台风天气的海上风电爬坡事件预测方法OA

台风天气易引发海上风电功率剧烈波动,严重威胁电力系统的安全稳定运行,实现精准的风电爬坡事件预测对保障电网安全具有重要意义。针对现有方法在挖掘海上风电场复杂动态时空关联方面存在不足、爬坡预测精度有限的问题,提出了一种面向台风天气的海上风电爬坡事件预测方法。首先,利用AGCN(自适应图卷积网络)挖掘复杂变化的海上风电场空间特征;其次,采用BiLSTM(双向长短期记忆网络)提取时间序列中的双向依赖关系,并引入AM(注意力机制)强化对重要特征和时序信息的学习;在此基础上,结合Bump事件合并与极值点修正策略对传统SDA(旋转门算法)进行改进,提升爬坡事件的检测精度;最后,基于上海某风电场SCADA数据的实验结果表明,所提出的AGCN-BiLSTM-AM组合模型能够有效挖掘海上风电场的复杂动态时空关系,在台风天气下风电爬坡事件预测中表现出较高的精度和良好的适用性。