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| 基于QR-NFGLSTM与核密度估计的风电功率概率预测 | |
| 作者姓名： | 王晓东 鞠邦国 刘颖明 臧彤琳 |
| 作者单位： | 沈阳工业大学电气工程学院,沈阳 110870 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（51677121;51537007）; |
| 摘 要： | 为提高风电功率概率预测精度和缩短长短期记忆网络的训练时间,提出一种基于分位数回归结合新遗忘门长短期记忆(NFGLSTM)网络与核密度估计的风电功率概率预测方法.该方法对长短期记忆网络的结构改进,提出一种新的遗忘门结构,以缩短训练时间.基于分位数回归和NFGLSTM网络建立组合预测模型,得到风电功率点预测值和某一置信度下... |
| 关 键 词： | 风电功率 预测 长短期记忆 分位数回归 核密度估计 |
| 收稿时间： | 2020-05-25 |
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