基于深度循环神经网络的大规模风力发电功率预测.pdf

基于深度循环神经网络的大规模风力发电功率预测 本文提出了一种基于深度循环神经网络的大规模风力发电功率预测模型（MHMM-DRNN）。该模型通过结合小波系数多尺度分析的隐马尔可夫预测方法，将深度学习引入到循环神经网络中来，构建基于多尺度隐马尔可夫模型-深度循环神经网络模型的大规模风力发电功率预测模型。该模型可以有效预测风力发电功率，解决当前风力发电功率预测存在的超短期、精度差等问题。 知识点： 1. 深度循环神经网络（Deep Cycle Neural Network，DRNN）：一种用于时间序列预测的神经网络模型，通过循环神经网络和深度学习技术结合，提高了预测的准确性和效率。 2. 多尺度隐马尔可夫模型（Multi-Scale Hidden Markov Model，MHMM）：一种用于时间序列预测的统计模型，通过将小波系数多尺度分析与隐马尔可夫模型结合，提高了预测的准确性和鲁棒性。 3. 风力发电功率预测（Wind Power Prediction）：一种用于预测风力发电功率的技术，通过分析风力发电功率特性和风电预测时间序列特性，提高了风力发电功率的预测准确性和可靠性。 4. 小波系数多尺度分析（Wavelet Coefficient Multi-Scale Analysis）：一种用于时间序列分析的数学工具，通过将小波系数与多尺度分析结合，提高了时间序列分析的准确性和效率。 5. 隐马尔可夫预测方法（Hidden Markov Prediction Method）：一种用于时间序列预测的统计方法，通过将隐马尔可夫模型与深度学习技术结合，提高了预测的准确性和鲁棒性。 6. 大规模风力发电功率预测模型（Large-Scale Wind Power Prediction Model）：一种用于预测大规模风力发电功率的模型，通过结合深度循环神经网络和多尺度隐马尔可夫模型，提高了预测的准确性和可靠性。 7. 风力发电功率特性（Wind Power Characteristics）：风力发电功率的特性，包括风力发电功率的随机性、波动性和间歇性等。 8. 风电预测时间序列特性（Wind Power Prediction Time Series Characteristics）：风电预测时间序列的特性，包括风电预测时间序列的随机性、波动性和间歇性等。 9. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习技术，通过将神经网络模型与深度学习算法结合，提高了机器学习的准确性和效率。 10. 机器学习（Machine Learning）：一种人工智能技术，通过将机器学习算法与数据分析结合，提高了机器学习的准确性和效率。 11. 数据建模（Data Modeling）：一种数据分析技术，通过将数据分析与机器学习算法结合，提高了数据分析的准确性和效率。 12. 专业指导（Professional Guidance）：一种专业技术指南，通过将专业技术与实践经验结合，提高了技术应用的准确性和效率。