【摘 要】
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针对风力发电具有高随机性与波动性，利用风电场的历史大数据，选取基于鲸鱼优化算法的双向长短期记忆网络（WOA-BiLSTM）建立短期风力发电预测模型，预测超短期风电功率。双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）可利用过去以及未来的风速预测数据，对风力发电进行功率预测，提高风力发电的预测精度。在此基础上，利用鲸鱼优化算法（WOA）较高的全局最优解寻求能力来寻找最优神经网络参数，减少根据经验设参导致的Bi
【基金项目】
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南京工程学院2021年本科生科技创新训练项目（编号TB202104045）；
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针对风力发电具有高随机性与波动性，利用风电场的历史大数据，选取基于鲸鱼优化算法的双向长短期记忆网络（WOA-BiLSTM）建立短期风力发电预测模型，预测超短期风电功率。双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）可利用过去以及未来的风速预测数据，对风力发电进行功率预测，提高风力发电的预测精度。在此基础上，利用鲸鱼优化算法（WOA）较高的全局最优解寻求能力来寻找最优神经网络参数，减少根据经验设参导致的BiLSTM随机性，提高预测精度，降低人员试调所花费的时间。试验结果表明，相比于LSTM、BiLSTM,WOA-BiLSTM对风力发电预测有着更好的效果。
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