基于EMD-PSO-Bi LSTM组合模型的短期风电功率预测

风电功率预测对风电并网的稳定运行具有重要意义。为了解决风电功率预测中的精度和模型稳定性问题，引入了EMD-PSO-BiLSTM模型。通过经验模态分解技术将原始风电功率序列分解为一系列固有模态函数，以有效捕捉数据中的多尺度特征，并为每个模态序列建立了各自的预测模型。鉴于双向长短时记忆神经网络良好的泛化能力，建立了基于BiLSTM的各模态预测模型。进一步采用粒子群算法优化了BiLSTM参数，解决了模型非线性、高维、多模态等问题，获得了各模态分量的最优模型，并通过汇总各模态分量的结果得到了风电功率预测值。最后，以湖南省某风电场的实际运行数据为例，验证了EMD-PSO-BiLSTM模型可以有效提高风电功率短期预测精度。