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精确的短期风电功率预测能有效提高电网供电可靠性.为降低风电数据中隐含噪声对预测结果的影响,采用奇异谱分析 (SingularSpectrum Analysis,SSA)将原始数据分解并重构为趋势、周期和高频噪声三个子序列,作为预测模型的输入.针对传统循环网络局限于时间相关性的前向提取,提出卷积双向门控循环单元网络 (Convolution NeuralNetworkＧBidirectionalGatedRecurrentUnit,CNNＧBiGRU)预测模型.前者提取重构子序列间特征的耦合关系,后者挖掘数据的双向时间相关性,以提高预测精度.为了研究该模型的预测性能,选取了其他模型进行对比,试验结果表明SSAＧCNNＧBiGRU 模型比其他模型更具有优越的预测性能。 相似文献
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