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[能源与动力工程] 基于长短期记忆神经网络的风力发电功率预测方法

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admin 发表于 2025-1-21 08:30 | 查看全部 阅读模式

基于长短期记忆神经网络的风力发电功率预测方法
摘要:风力发电过程具有较强的随机性,导致风力发电功率的预测准确度不高。针对上述问题,提出了一种融合深度学习算法的风力发电功率预测方法。以历史风力发电功率数据作为输入,建立风力发电功率预测模型,实现对未来一个时间刻度的风力发电功率预测。算例结果表明,与传统时序预测方法相比,基于长短期记忆神经网络的风力发电功率预测结果在各项指标中误差更小,验证了上述方法在风力发电功率预测中的可行性和有效性,提升了风力发电功率预测的准确性。

Abstract:Wind power generation process has strong randomness, which leads to low accuracy of wind power prediction. In view of the above phenomenon, a wind power generation power prediction method based on deep learning algorithm was proposed. Taking the historical wind power data as input, a wind power prediction model was established to realize the wind power prediction on a time scale in the future. The results of the example show that compared with the traditional time-series prediction method, the average absolute error of the wind power prediction results based on long short-term memory neural network is smaller in each index, which verifies the feasibility and effectiveness of the above method in wind power generation prediction, and improves the accuracy of wind power generation prediction.

标题:基于长短期记忆神经网络的风力发电功率预测方法
title:Wind Power Prediction Method Based on Long Short-term Memory Neural Network

作者:李相俊,许格健
authors:Xiangjun LI,Gejian XU

关键词:深度学习,时序预测,风力发电,长短期记忆神经网络,
keywords:deep learning,time-series prediction,wind power generation,long short-term memory (LSTM) neural network,

发表日期:2019-10-30
2025-1-21 00:17 上传
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