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| 基于LSTM和非参数核密度估计的风电功率概率区间预测 | |
| 作者姓名： | 刘林奇 周博文 杨东升 罗艳红 郎伟明 麻向津 |
| 摘 要： | 高精度的风电功率点和区间预测可以为电网优化配置带来更多信息.提出采用长短期记忆(LSTM)网络实现风电功率的点预测,并基于该网络生成1组风电功率预测误差数据集,采用渐进积分均方误差准则的窗宽优化方法实现非参数核密度的估计,求出不同置信度下的风电功率波动区间.实验基于美国某风电场历史数据,通过与BP,Elman神经网络和... |
| 关 键 词： | 风电功率 长短期记忆 区间预测 非参数核密度估计 |