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    基于長短期記憶神經網絡的風力發電功率預測方法

    李相俊; 許格健 新能源與儲能運行控制國家重點實驗室(中國電力科學研究院有限公司); 北京市海淀區100192
    • 深度學習
    • 時序預測
    • 風力發電
    • 長短期記憶神經網絡

    摘要:風力發電過程具有較強的隨機性,導致風力發電功率的預測準確度不高。針對上述問題,提出了一種融合深度學習算法的風力發電功率預測方法。以歷史風力發電功率數據作為輸入,建立風力發電功率預測模型,實現對未來一個時間刻度的風力發電功率預測。算例結果表明,與傳統時序預測方法相比,基于長短期記憶神經網絡的風力發電功率預測結果在各項指標中誤差更小,驗證了上述方法在風力發電功率預測中的可行性和有效性,提升了風力發電功率預測的準確性。

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