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摘 要：新能源电站出力存在强波动性导致巨额偏差考核支出，因此基于数值天气预报（NWP）和复合深度学习算法，提出一种计及误差预测修正的风储系统日前上报策略。首先通过改进的组合数据预处理算法对数据进行清洗以降低后续预测难度，建立基于分段式收敛粒子群算法（PCPSO）参数寻优的长短期记忆网络（LSTM）对分量分别进行预测，重构预测结果获取原预测曲线。（剩余18803字）
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NWP辅助复合神经网络预测误差修正的风储系统日前上报策略
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