【摘 要】
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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
【机 构】
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西安建筑科技大学,陕西西安 710055;陕西省地方电力(集团)有限公司,陕西宝鸡 721000
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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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