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基于LSTM循环神经网络算法的风电预测技术

         

摘要

风力发电的随机性和不可控性,给发电控制环节造成控制负担,利用不同高度的风速、风向等气候因素对风力发电数据进行准确预测,有利于制定合理的调度计划。本文使用LSTM循环神经网络算法,实现了单变量预测未来一个时间点、多变量预测未来一个时间点的风电预测实例验证,实验结果发现算法在两种情况下均保持着高的预测精度。且由于单变量和多变量两种情况下预测误差相差不大,表明在实际风电预测中在多变量数据里风速本身仍起决定性作用。

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