基于改进Res-BiGRU模型的风电功率预测

在新能源研究领域中,风电功率预测是重点内容之一,准确的数值和变化趋势预测能使调度人员合理安排机组启停,改变基荷厂和主调频厂的运行方式,实现最优低碳发展。基于深度学习理论,设计了一种基于Res-BiGRU的融合神经网络模型,同时采用改进自编码器的数据预处理方法对数据进行降维。仿真结果表明,经过数据降维的融合模型的预测精度优于单一神经网络。