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[!--downpath--]摘要：風電在全球能源藍籌優化中發揮著重要作用，大力發展風電是實現碳達峰和碳中和的重要手段之一。 而且，風電還具有隨機性、波動性的特點。 當風電大規模并網時，將對電網調度和電力系統安全穩定運行帶來巨大挑戰。 因此，對風電功率的準確預測就顯得尤為重要。 傳統的風電功率預測方法在處理海量數據和非線性映射能力方面仍然不足。 近年來，人工智能技術正在使金融、醫療、能源、電力等行業發生巨大變革，利用以深度學習算法為核心的人工智能技術解決風電功率預測問題已經具備了技術基礎。基礎和實際需要。 本文提出一種基于深度學習的風電功率預測模型風電功率預測品牌，為電網調度提供決策依據。 針對超短期風電的不確定性預測問題，借助深度學習具有數據擬合能力強、時序規則檢測能力強的特點，提出一種基于長期短期風電的分位數回歸方法。提出了項記憶神經網絡（ ）和擴展因果頻域神經網絡。 網絡分位數回歸 (QRDCC) 的不確定性預測模型。 模型采用Adam算法求解不同分位數下的網絡參數，提前1小時進行滾動預測，獲取未來200小時內各時刻不同分位數下的風電功率預測值，然后對各時刻的值進行預測。利用核密度可以得到概率密度分布，實現對未來風電概率區間的預測。 利用德國PJM網絡的實際數據進行算例分析，結果表明本文提出的不確定性預測方法能夠在保證區間覆蓋的前提下獲得較窄的區間平均長度。
基于QRDCC模型的不確定性預測方法應用于短時間尺度的超短期風電功率預測問題，長時間尺度的風電功率短期預測會增加上述的時間不變性模型。 多步早期預測能力。 針對這一問題，本文采用時變深度卷積神經網絡（）模型來預測短期風電功率的不確定性，解決了基于循環神經網絡或頻域神經網絡構建模型的問題網絡。 針對時不變問題，模型的網絡結構隨時間變化以增強多步早期預測的能力，模型的輸出進行交錯以緩解梯度消失問題風電功率預測品牌，以及每個時刻的概率密度分布是通過使用混合密度網絡獲得的。 該模型在防止傳統深度學習模型中遞歸多步預測的累積偏差的同時，還充分考慮了相鄰時刻風電功率的相關性。 本文使用日本PJM網絡上的風電實際數據，并在模型的隱藏層使用三個神經網絡模型進行預測，每次預測未來12小時內的風電功率，并得出范圍和概率密度通過滾動預測獲得未來500小時的風電功率。 實驗模擬結果證明了所提出的預測模型的有效性。 本文提出一種基于深度學習的風電不確定性預測模型，可以為電力系統制定機組組合和魯棒調度方案時提供準確的風電波動范圍，提高風電預測在調度策略優化中的支撐價值。 功率預測的實用水平得到了提高。更多還原
