【摘 要】
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综合考虑风电机组轮毂处历史风速规律和近期数值气象预报风速变化,对时间尺度为6h以内的风电机组轮毂处风速进行预测.为提高风速骤变情况下短期风速预测精度,提出一种新的组
【基金项目】
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国家自然科学基金(71961029),新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJ2020G015)。
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综合考虑风电机组轮毂处历史风速规律和近期数值气象预报风速变化,对时间尺度为6h以内的风电机组轮毂处风速进行预测.为提高风速骤变情况下短期风速预测精度,提出一种新的组合神经网络.针对信号分解后的不同频率子序列特点,采用深度卷积神经网络和门控循环递归单元对趋势项子序列进行预测,用建立的Elman循环递归神经网络对细节项子序列进行预测.利用降尺度后的数值气象预报风速来判断风速骤变拐点,采用广义自回归条件异方差模型对非拐点风速预测值进行修正.最后,利用新疆某风电场实际风速数据进行实验,以平均绝对误差、均方误差及平均绝对百分比误差计算确定性预测精度,以覆盖率和区间宽度计算不确定性预测精度,结果验证了所提算法的有效性.
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