【摘 要】
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针对风电时间序列的混沌特性,提出一种基于相空间重构和长短期记忆网络的风功率预测方法。利用互信息法和GP算法计算风电序列的延迟时间和嵌入维数,并基于Takens相空间重构定
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目资助(51867007)
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针对风电时间序列的混沌特性,提出一种基于相空间重构和长短期记忆网络的风功率预测方法。利用互信息法和GP算法计算风电序列的延迟时间和嵌入维数,并基于Takens相空间重构定理对风电数据进行重构。通过模型评价指标对三种模型(Recon-LSTM,RNN,SVM)进行比较,实验结果表明,在10min、20min、30min和1h四个预测范围内,Recon-LSTM模型与其他两种模型相比具有较高的预测精度和泛化能力。在预测步长为10分钟时,均方根误差低至0.52,随着预测步长的增加,均方根误差仍然在一个较小的范围
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