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基于卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的短期風(fēng)速預(yù)測
- 風(fēng)電機(jī)組
- 風(fēng)速預(yù)測
- 卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 深度學(xué)習(xí)
摘要：由于風(fēng)速具有隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn),以傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)風(fēng)速的精準(zhǔn)測量及預(yù)測。風(fēng)速信號(hào)對(duì)于風(fēng)電機(jī)組輸出功率穩(wěn)定、電能質(zhì)量提升優(yōu)化等具有重要作用?；诖?提出一種基于卷積與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)風(fēng)速預(yù)測的方法,并與其它方法做了對(duì)比分析。以某風(fēng)電場2014—2015年機(jī)組歷史大數(shù)據(jù)為依據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理隨機(jī)選取44天數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)模型進(jìn)行訓(xùn)練驗(yàn)證,結(jié)果與實(shí)際風(fēng)速基本一致,并且效果好于其他方法。從該風(fēng)場2015年歷史大數(shù)據(jù)中再隨機(jī)選取12天數(shù)據(jù),進(jìn)一步對(duì)模型泛化性能進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明該模型仍然能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)速的準(zhǔn)確預(yù)測,泛化性能良好。
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電力科學(xué)與工程
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