【摘 要】
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针对当前风电功率预测精度不高、预测结果滞后等问题,提出1种将变分模态分解(VMD)、深度神经网络(DNN)及双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络相结合的混合算法(VMD-DNN-BiLSTM).
【基金项目】
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吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20180340KJ),吉林省科技发展计划项目(20160101276JC).
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针对当前风电功率预测精度不高、预测结果滞后等问题,提出1种将变分模态分解(VMD)、深度神经网络(DNN)及双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络相结合的混合算法(VMD-DNN-BiLSTM).采用VMD将风电功率分解为若干固有模态函数分量(IMF),对IMF中的低频和高频部分分别建立DNN、BiLSTM预测模型,得到最终预测值,计算误差.采用基于Python语言的深度学习框架Keras进行仿真试验,并将预测结果与VMD-BiLSTM和VMD-DNN进行对比.结果表明:单步预测时3种模型预测结果基本一致
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