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基于RR-VMD-LSTM的短期风电功率预测
被引量:
40
1
作者
史加荣
赵丹梦
+1 位作者
王琳华
姜天祥
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第21期63-70,共8页
准确的风电功率预测有利于电力系统运行、峰值调节、安全分析和节能减耗。提出了一种基于鲁棒回归(Robust Regression,RR)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的风电功...
准确的风电功率预测有利于电力系统运行、峰值调节、安全分析和节能减耗。提出了一种基于鲁棒回归(Robust Regression,RR)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的风电功率预测方法。先使用RR处理采集数据的缺失值和异常点。再利用VMD得到风电功率序列以消除噪声并挖掘原始序列的主要特征。最后采用LSTM对每个分解序列的历史时间序列进行学习并完成预测,并通过重构所有序列的预测值获得风电功率的最终结果。使用所提出的方法对华北某一风电场风电功率进行预测,将预测结果与其他模型对比。结果表明,使用RR-VMD-LSTM方法能显著改善预测性能,降低风电功率预测误差?
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关键词
风电功率
短期预测
鲁棒回归
变分模态分解
长短时记忆
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职称材料
题名
基于RR-VMD-LSTM的短期风电功率预测
被引量:
40
1
作者
史加荣
赵丹梦
王琳华
姜天祥
机构
西安建筑科技大学
陕西省地方电力(集团)有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第21期63-70,共8页
基金
“十三五”国家重点研发计划项目资助(2018YFB1502902)
陕西省自然科学基金项目资助(2021JM-378)。
文摘
准确的风电功率预测有利于电力系统运行、峰值调节、安全分析和节能减耗。提出了一种基于鲁棒回归(Robust Regression,RR)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的风电功率预测方法。先使用RR处理采集数据的缺失值和异常点。再利用VMD得到风电功率序列以消除噪声并挖掘原始序列的主要特征。最后采用LSTM对每个分解序列的历史时间序列进行学习并完成预测,并通过重构所有序列的预测值获得风电功率的最终结果。使用所提出的方法对华北某一风电场风电功率进行预测,将预测结果与其他模型对比。结果表明,使用RR-VMD-LSTM方法能显著改善预测性能,降低风电功率预测误差?
关键词
风电功率
短期预测
鲁棒回归
变分模态分解
长短时记忆
Keywords
wind power
short-term prediction
robust regression
variational mode decomposition
long short-term memory
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RR-VMD-LSTM的短期风电功率预测
史加荣
赵丹梦
王琳华
姜天祥
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
40
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