【摘 要】
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为了减轻风电波动给风电场电力系统的运行带来的不利影响,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的长短时记忆网络(LSTM)算法混合的方法来提高风功率预测的精度。首先,利用EMD方法将风功率时间序列进行分解,提取其中的频域信息和时域信息。再设计LSTM网络的结构和参数,建立风功率预测模型。采用实际风电场运行数据进行预测,实验结果表明,所提出算法的预测误差均小于5%,能够满足实际生产对预测精度的要求。
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为了减轻风电波动给风电场电力系统的运行带来的不利影响,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的长短时记忆网络(LSTM)算法混合的方法来提高风功率预测的精度。首先,利用EMD方法将风功率时间序列进行分解,提取其中的频域信息和时域信息。再设计LSTM网络的结构和参数,建立风功率预测模型。采用实际风电场运行数据进行预测,实验结果表明,所提出算法的预测误差均小于5%,能够满足实际生产对预测精度的要求。
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