【摘 要】
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基于风力发电容易受到外界因素影响，导致输出功率呈现波动性，提出一种卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）和门控递归单元（gated recursive unit, GRU）相结合的风电功率预测模型，预测风电功率有利于减少风电并网对电网稳定性造成的影响。使用主成分分析法（principal component analysis, PCA）对风电多维数据进行
【基金项目】
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安徽省自然科学基金（1808085MF169）； 安徽高校自然科学研究项目（KJ2018A0086）；
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基于风力发电容易受到外界因素影响，导致输出功率呈现波动性，提出一种卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）和门控递归单元（gated recursive unit, GRU）相结合的风电功率预测模型，预测风电功率有利于减少风电并网对电网稳定性造成的影响。使用主成分分析法（principal component analysis, PCA）对风电多维数据进行预处理，采用CNN自动获取预处理后数据的深层时空矩阵特征，结合GRU挖掘数据的时间序列特征，建立起基于CNN-GRU网络的短期风电功率预测模型。对黑龙江某风电场实测数据进行仿真分析，对比结果表明，设计的模型精度高，相比GRU和CNN,均方根误差分别减少了41%和17%。
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