1种改进长短期记忆神经网络的风电功率预测.pdf

"改进长短期记忆神经网络的风电功率预测" 在风电功率预测领域中，长短期记忆（LSTM）神经网络是一种常用的方法。但是，传统的LSTM网络存在一些缺陷，例如预测精度不高、预测结果滞后等问题。为了解决这些问题，文章提出了一个混合算法，结合变分模态分解（VMD）、深度神经网络（DNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络，实现风电功率的预测。 VMD是一种信号处理技术，能够将信号分解为若干固有模态函数分量（IMF）。在风电功率预测中，VMD可以将风电功率信号分解为低频和高频部分。这两个部分可以分别建立DNN和BiLSTM预测模型，然后将预测结果组合起来，计算误差。 在实验中，使用基于Python语言的深度学习框架Keras进行仿真试验，并将预测结果与VMD-BiLSTM和VMD-DNN进行对比。结果表明，单步预测时，三个模型预测结果基本一致；滚动多步预测时，本文的混合算法比VMD-BiLSTM和VMD-DNN具有更高的预测精度，能够准确预测风电功率。 此外，文章还讨论了混合算法的优点和缺点，以及风电功率预测的挑战和未来发展方向。本文的混合算法提供了一种有效的解决方案，能够提高风电功率预测的精度和可靠性。 知识点： 1. 风电功率预测是一种复杂的时间序预测问题，需要考虑风电功率的非线性和非平稳性特点。 2. 长短期记忆（LSTM）神经网络是一种常用的方法，但存在一些缺陷，例如预测精度不高、预测结果滞后等问题。 3. 变分模态分解（VMD）是一种信号处理技术，能够将信号分解为若干固有模态函数分量（IMF）。 4. 深度神经网络（DNN）是一种常用的机器学习算法，能够学习复杂的非线性关系。 5. 双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络是一种特殊的LSTM网络，能够学习双向的长短期依赖关系。 6. hybrid algorithm是一种结合多种算法的方法，能够提高风电功率预测的精度和可靠性。 7. 风电功率预测的挑战包括不可预测的气象条件、风电机组的状态变化、数据质量不高等问题。 8. 风电功率预测的未来发展方向包括使用更多的数据来源、开发更好的机器学习算法、提高风电功率预测的可靠性和准确性等。