基于变分模式分解和深度门控循环网络的风速短期预测模型

吴宇杭; 温步瀛; 江岳文; 陈静; 王怀远

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基于变分模式分解和深度门控循环网络的风速短期预测模型

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考虑到风速时间序列非平稳特性和时序关联难以建模的问题,提出一种基于变分模态分解和深度门控循环网络的风速短期预测模型.该模型首先使用变分模态分解非递归地将原始风速序列分解为预先设定层数的子分量,以期降低原始序列的不平稳度,使用深度门控网络分别对各子分量建模预测,最后叠加各分量的预测结果,得到风速的预测结果.实例研究表明所提模型能够有效地跟踪风速的变化,具有较高的短期预测精度.

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来源
《电网与清洁能源》 |2018年第12期|59-6470|共7页
作者
吴宇杭; 温步瀛; 江岳文; 陈静; 王怀远;
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作者单位

福州大学电气工程与自动化学院;

福建福州 350108;

福州大学电气工程与自动化学院;

福建福州 350108;

福州大学电气工程与自动化学院;

福建福州 350108;

福州大学电气工程与自动化学院;

福建福州 350108;

福州大学电气工程与自动化学院;

福建福州 350108;

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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; 深度学习; 变分模态分解; 门控循环网络;

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