基于长短期记忆神经网络的风速超短期快速滚动预报技术

摘要：

利用甘肃省某风电场2017-2020年测风数据,基于长短期记忆神经网络(LSTM)模型,通过评估不同输入数据和模型时间窗口长度下的预报精度,设计一套适用于风电场的风速超短期快速滚动预报方案.结果表明:通过输入不同的特征变量,在风速的超短期(未来4 h内)预报中,风速自身变化起主导作用,模型输入变量中只加入各高度层的风速能得到更好的模拟效果.通过评估LSTM模拟时间窗口长度L对模拟效果的影响,当时间窗口长度L≤24 h时,模拟效果较好,说明超短期风速变化主要和风速自身临近时刻的变化有关;当L＞24 h时,模拟效果快速下降,说明过长的L会削弱模拟能力,降低模拟精度.通过分析LSTM在未来4 h内的风速模拟能力,发现随着预报时长的增加,模拟精度逐步下降,但在未来2 h内的风速均方根误差RMSE均小于2 m·s-1,结果较为理想,且该方法对计算资源要求不高,经济实用性强,在业务中具有较高的应用潜力.

关键词：风速预测、长短期记忆神经网络、预报模型、风力发电、时间序列

所属期刊栏目：50

分类号：P457.5(天气预报)

资助基金：浙江省气象科技青年项目;甘肃省气象局科研项目

在线出版日期：2023-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：842-850