基于相空间重构和长短期记忆网络的风电预测

摘要：

针对风电时间序列的混沌特性,提出一种基于相空间重构和长短期记忆网络的风功率预测方法.利用互信息法和GP算法计算风电序列的延迟时间和嵌入维数,并基于Takens相空间重构定理对风电数据进行重构.通过模型评价指标对三种模型(Recon-LSTM,RNN,SVM)进行比较,实验结果表明,在10min、20min、30min和1h四个预测范围内,Recon-LSTM模型与其他两种模型相比具有较高的预测精度和泛化能力.在预测步长为10分钟时,均方根误差低至0.52,随着预测步长的增加,均方根误差仍然在一个较小的范围.当预测范围达到1小时时,均方根误差也只有1.63,这充分地证明了该模型的有效性.

关键词：风功率预测、相空间重构、长短期记忆网络、互信息、GP算法

所属期刊栏目：10

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家自然科学基金资助项目资助51867007

在线出版日期：2020-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6