基于神经网络的超短期风电功率预测方法设计

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摘要：随着风电装机容量的逐年增加，风电功率预测要求不断提高。因此，提出了一种基于神经网络的超短期风电功率预测方法，电力调度部门可以根据精准的预测结果制订合理的发电和检修计划。首先，介绍了风力发电原理，分析了风电功率影响因素；其次，提出了基于图卷积网络- 长短期记忆（graphconvolutional network-long short term memory，GCN-LSTM）的超短期风电功率预测方法；最后，通过实验验证了该方法的可靠性和有效性。（剩余4737字）

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