面向新能源发电的风机数据智能分析订正技术研究

针对现有风速预测手段有限且准确率较低的问题,文中提出了一种面向新能源发电的风机数据智能分析订正模型。该模型将风速、风向和气压等元素的历史数据作为输入,并利用改进的随机森林算法(RF)完成对重要元素的筛选,从而降低样本空间的维度。同时通过长短期记忆网络进行重要元素与风速之间内在关联关系的挖掘,实现精准的风速数据预测及订正分析。算法分析结果表明,所设计的RF-LSTM算法相较于ECMWF方案,风向误差下降了约40°,风速误差则降低了0.5 m/s以上,预测准确率显著提升。