一种基于PSO-VMD和LSTM的复杂山地风电场观测风速数据质量控制算法

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摘 要：复杂山地风电场普遍存在观测风速数据质量差引起风资源评估误差大、风功率预测精度低的问题。而复杂山地风速呈现较强的间隙性、波动性和非平稳性，导致常规质量控制方法无法有效提高数据质量。针对此，提出一种基于粒子群改进变分模态分解和长短期记忆网络的集成学习算法（PVL），并应用于复杂山地观测风速的质量控制以提高风速数据的质量。（剩余16728字）

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