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一种基于小波长短期记忆网络的超短期风电功率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于小波长短期记忆网络的超短期风电功率预测方法,根据历史数据生成输入变量,以所对应的风功率历史数据作为输出,得到训练样本;采用小波分析方法对训练样本进行三级小波分解,得到四个小波样本,利用长短期记忆网络模型对四个小波样本分别进行训练,得到训练后的小波长短期记忆网络预测模型;根据四个小波样本的待预测时刻的实际数据生成测试输入数据,并输入到预测模型,其输出即为待预测的时刻的超短期风电功率预测值。本发明将小波分析方法与长短期记忆深度网络结合,可以同时实现数据的平稳化处理与深度学习,提高了预测的精度,增强了模型的泛化能力。

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