基于mRMR和VMD-AM-LSTM的短期风功率预测

杨宇晴; 张怡

首页> 中文期刊> 《控制工程》 >基于mRMR和VMD-AM-LSTM的短期风功率预测

基于mRMR和VMD-AM-LSTM的短期风功率预测

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

为了提高模型预测风功率的准确率,提出了一种基于最大相关-最小冗余筛选、变分模态分解、注意力机制和长短期记忆神经网络的短期风功率预测方法。首先使用变分模态分解算法将风功率序列分解成几个中心频率不同的分量;再对各个分量结合最大相关-最小冗余筛选出的气象特征分别建立注意力机制和长短期记忆混合预测模型;最后将各个分量的预测结果叠加,得到最终的风功率。实际算例表明,与其他几种模型对比,所提预测方法准确率明显提升。

著录项

来源
《控制工程》 |2022年第1期|10-17|共8页
作者
杨宇晴; 张怡;
展开▼
作者单位

华北理工大学电气工程学院;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
短期风功率预测; 变分模态分解; 注意力机制; 长短期记忆神经网络;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于MRMR的集合经验模态分解和支持向量机的风电功率实时预测 [J] . 李国庆 ,张钰 ,张明江 . 东北电力大学学报 . 2017,第2期
2. 基于双向长短期记忆深度学习模型的短期风功率预测方法研究 [J] . 谭敏戈 ,蒋勃 ,王建渊 . 电网与清洁能源 . 2020,第6期
3. 基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测 [J] . 王朋 ,孙永辉 ,翟苏巍 . 南京信息工程大学学报 . 2019,第4期
4. 基于ANFIS模型的风功率超短期预测研究 [C] . Wang Yanyan ,王艳艳 ,Yin Shaoping . 2015中国智能电网学术研讨会 . 2015
5. 基于VMD分解和mRMR特征信息选择的风功率预测 [A] . 刘洪池 . 2020

基于mRMR和VMD-AM-LSTM的短期风功率预测

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅