【摘 要】
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为提高风电场短期功率预测的准确度,在深度学习的基础上提出利用Stacking算法集成融合多个GRU(Gated Recurrent Unit)模型的风电场短期功率预测的方法。该方法首先搭建3个多
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金联合引导基金资助项目(JJ2019LH0187)
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为提高风电场短期功率预测的准确度,在深度学习的基础上提出利用Stacking算法集成融合多个GRU(Gated Recurrent Unit)模型的风电场短期功率预测的方法。该方法首先搭建3个多层GRU神经网络模型建立第1级模型,深度提取高维的时序特征关系,通过第1级模型的预测结果构建训练集,然后利用新生成的训练集训练第2级GRU模型,第2级的GRU模型采用单层结构,能发现并且纠正第1级模型中的预测误差,提升整体的预测结果。最终得到两级模型嵌入的Stacking融合模型。以宁夏太阳山风电场历史数据为例对该
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