基于VMD-SSA及误差补偿的风电功率超短期预测

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摘要： 风电功率随机性强、规律性差等非线性特征导致风电功率难以被准确预测，为了解决这一问题，提出一种结合变分模态分解、奇异谱分析、长短期记忆网络和高斯过程回归的风电功率超短期预测方法。利用奇异谱分析算法优化变分模态分解后的模态分量，提取了数据中的趋势性，降低了风电数据的随机波动性。引入高斯过程回归算法，可对长短期记忆网络的预测结果进行误差补偿，进一步提高预测的精度。（剩余10486字）

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