【摘 要】
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短期风速具有间歇性、波动性、非线性和非平稳性等特点,具有高度的复杂性,预测难度较大.风速信号可以看成是由复杂度较低、规律较强的简单信号耦合而成,所以可利用分解方法使之分为多尺度的波动分量,降低分量复杂度,增强其规律性,可以提高其预测精度.因此,为了提高神经网络的学习效率,采用Kmeans算法对原始风速数据进行相似日聚类;其次,使用VMD分解风速序列,提取多尺度规律;最后,由于LSTM神经网络捕捉长时间依赖的序列的波动规律的能力较强,使用LSTM神经网络对分解后的风速分量进行预测,将各分量预测值叠加得到最终
【机 构】
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昆明理工大学电力工程学院,云南昆明 650500
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短期风速具有间歇性、波动性、非线性和非平稳性等特点,具有高度的复杂性,预测难度较大.风速信号可以看成是由复杂度较低、规律较强的简单信号耦合而成,所以可利用分解方法使之分为多尺度的波动分量,降低分量复杂度,增强其规律性,可以提高其预测精度.因此,为了提高神经网络的学习效率,采用Kmeans算法对原始风速数据进行相似日聚类;其次,使用VMD分解风速序列,提取多尺度规律;最后,由于LSTM神经网络捕捉长时间依赖的序列的波动规律的能力较强,使用LSTM神经网络对分解后的风速分量进行预测,将各分量预测值叠加得到最终预测结果.通过大量试验和不同方法之间的比较表明,基于Kmeans-VMD-LSTM的组合预测模型可以有效提高风速短期预测的准确率.
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