Page 68 - 2022年第53卷第8期

密集区主要分布在县城周围海拔较高的山地上，年平均风速在 ６～８ｍ?ｓ之间。盐源县年平均太阳辐射
２
量约 ６１００ＭＪ?ｍ ，属于日照高值区，多年平均日照时数约 ２５７０ｈ。
研究选取雅砻江流域风光水互补示范基地中的径流、风速、太阳辐射强度和负荷 ４个时间序列变
量，分别来自于官地水库、沃底风电场、扎拉山光伏电站和四川省负荷数据集，称为官地径流数据
集、Ｗ１风速数据集、Ｓ１光伏数据集和四川负荷数据集。数据集详细信息如表 １和图 ６所示。
表 １ 预报实例研究数据集统计信息

数据集 要素 起止时间 时段时长 数据集长度 训练集长度 验证集长度 最小值 均值 最大值
２００９?０１?０１—
３
官地径流数据集 径流?（ｍ ?ｓ） １ｄ １００３ ８８１ １２２ ３６５ １３３３ ７８１３
２０１１?０９?３０
２０１１?１２?０１—
Ｗ１ 风速数据集 风速?（ｍ?ｓ） １ｈ ７４４ ５７６ １６８ ２ ８ １４
２０１１?１２?３１
２０１１?１０?１５—
２
Ｓ１ 光伏数据集 光伏?（Ｗ?ｍ ） １ｈ ７４４ ５７６ １６８ ０ １６９ ７５２
２０１１?１１?１４
２０１１?１１?０７—
四川负荷数据集 负荷?ＭＷ １ｈ ７２０ ５５２ １６８ １２８６２ １５９２２ ２０６４４
２０１１?１２?０７

图 ６ 预报实例研究数据集

３．２ 实验设计 为了验证所提出概率预报框架的性能，将 ＳＷＬＳＴＭ与 ＬＳＴＭ ［２５］ 、ＧＲＵ（ＧａｔｅＲｅｃｕｒｒｅｎｔ
Ｕｎｉｔ ） ［３８］ 、ＣＮＮ ［２７］ 、ＡＮＮ ［２０］ 、ＳＶＲ ［１５］ 、ＧＰＲ ［３４］ 和 ＸＧＢ（Ｘｇｂｏｏｓｔ） ［３９］ 等 ７个前沿的时间序列变量预报模
型在 ４个数据集上从确定性预报精度、概率预报综合性能和可靠性 ３个方面进行对比。对于实验中的
其他确定性预报模型，均采用本研究框架与 ＧＰＲ结合获取概率预报结果。径流、风速、光伏和负荷 ４
个时间序列变量分别调用本研究提出的框架完成预测，而不是 ４个变量一次性完成预测。
风光水多能互补系统时间序列变量预报实验目的如下：（１）对 ４个数据集进行相关性分析，并完
成特征初选；（ ２）对比不同模型特征组合优化结果；（３）以 ＳＷＬＳＴＭ 模型为例展示超参数优化结果；
（ ４）在验证集上对比不同模型确定性和概率结果指标；（５）以 ＳＷＬＳＴＭ－ ＧＰＲ模型为例展示 ４个数据集
确定性和概率验证结果；（ ６）以 ＳＷＬＳＴＭ－ ＧＰＲ模型为例验证概率预报的可靠性。
为了保障对比实验的公平性，实验中所有模型均独立进行特征组合优化和超参数优化，确保每个
模型都是在最优条件下进行对比。实验中预报模型参数设置如表 ２所示，表格中确定的值表示该超参
数不需要优化，表格中区间表示该超参数优化的范围。

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