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    基于小波長短期記憶網(wǎng)絡的風電功率超短期概率預測

    2019-05-30 10:48:04王朋孫永輝翟蘇巍候棟宸王森
    南京信息工程大學學報 2019年4期
    關鍵詞:長短期記憶網(wǎng)絡

    王朋 孫永輝 翟蘇巍 候棟宸 王森

    摘要:隨著大規(guī)模的風電并網(wǎng),風電所具有的間歇性與隨機性對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生了很大的影響,風電功率預測成為當前解決該問題重要的方式之一.本文利用長短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡良好的時序記憶特性,將小波分解技術與LSTM深度網(wǎng)絡結合,提出基于小波長短期記憶網(wǎng)絡的風電功率超短期概率預測模型.首先通過小波分解技術將原始時間序列進行平穩(wěn)化處理,再建立各子序列樣本的LSTM網(wǎng)絡預測模型,借助最大似然估計法估計預測誤差的高斯分布函數(shù),最終實現(xiàn)對未來4 h時刻的風電功率概率區(qū)間預測.最后,采用中國東北某風電場數(shù)據(jù)對所提方法進行算例分析,結果表明,將小波分解與深度學習方法結合可以較好地提高預測的精度,提高概率預測的區(qū)間可靠性.

    關鍵詞:小波分解;長短期記憶網(wǎng)絡;風電功率;概率預測

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