基于EMD分解的风功率预测
作者：李民 黄久平 王逸非 戚志强 高云峰
单位：国电和风风电开发有限公司,辽宁沈阳 110000
摘要： 为了减轻风电波动给风电场电力系统的运行带来的不利影响,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的长短时记忆网络(LSTM)算法混合的方法来提高风功率预测的精度.首先,利用EMD方法将风功率时间序列进行分解,提取其中的频域信息和时域信息.再设计LSTM网络的结构和参数,建立风功率预测模型.采用实际风电场运行数据进行预测,实验结果表明,所提出算法的预测误差均小于5％,能够满足实际生产对预测精度的要求.
DOI：
关键词：
Array
所属期刊栏目：
电力系统
分类号：
TM63
页码：
43-44