多通道长短期记忆卷积网络的风速预测

修春波; 苏欢; 苏雪苗

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为提高风速的预测性能,提出了多通道长短期记忆网络和卷积网络相结合的风速预测方法。预测模型由多个长短期记忆子网络及卷积网络组成。各子网络选择不同长度的历史数据作为输入,分别实现未来风速值的计算,避免了单一网络输入数据长度参数难以确定的问题。卷积网络将各子网络的计算结果进行卷积、最大池化操作,并通过全连接层计算风速序列的预测值。为避免预测误差累积及漂移,利用误差动态补偿方法对预测值进行校正,获得最终的预测结果。多通道长短期记忆卷积网络可用于风速的超短期预测中,仿真实验结果表明,与现有基于深度学习的预测网络相比,该网络能够更好地拟合实际风速序列的变化趋势,表现出更优的预测性能。

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来源
《电力工程技术》 |2022年第1期|64-69|共6页
作者
修春波; 苏欢; 苏雪苗;
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作者单位

天津工业大学控制科学与工程学院;

天津300387;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
超短期; 风速预测; 长短期记忆网络; 卷积神经网络; 误差补偿; 深度学习;

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