基于改进LSTM的风电功率预测

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摘要：针对当前风电功率预测精度不高、预测结果滞后等问题，文章提出用VMD结合DNN和BiLSTM的方法来预测超短期风电功率。将风电功率用VMD算法分解为K个固有模态分量，将分解得到的分量转化为有监督学习数据，对不同IMF分量分别建立DNN和BiLSTM神经网络预测模型，对预测信号进行重构，获得最终误差，并与单模型预测方法进行对比。（剩余5509字）

试读结束

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