基于相空间重构的门控循环网络短期风速预测模型

葛宽宽; 王晓晶; 代怡重; 肖群

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基于相空间重构的门控循环网络短期风速预测模型

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高精度的短期风速预测在一定程度上可以提高风资源评估的准确度,但因风速高度随机性导致预测难度较大,为了提升风速预测的精度,首先对风速混沌特性进行分析,验证其是否具有混沌特性,在此基础上提出一种基于变分模态分解(VMD)、相空间重构(PSR)和门控循环神经网络(GRU)相结合的短期风速预测模型。将原始风速数据通过VMD分解为若干子序列并对各子序列进行PSR技术优化处理,可以使样本更加符合实际风速的变化,起到对风速降噪的作用;接着用处理过的各子序列对GRU预测模型训练并预测,最后求和得出风速预测结果。以上海某地为例,将预测结果与实际风速值进行对比分析,分析结果表明:所建模型能有效提高风速预测精度,在预测准确度上优于单一预测模型,验证了所提模型的有效性和合理性。

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来源
《现代电子技术》 |2022年第15期|93-98|共6页
作者
葛宽宽; 王晓晶; 代怡重; 肖群;
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作者单位

新疆大学电气工程学院;

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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
风速预测; 混沌特性; 风资源评估; 变分模态分解; 相空间重构; 门控循环网络; 数据预处理; 预测模型;

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