| 基于RR-VMD-LSTM的短期风电功率预测 |
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| 引用本文： | 史加荣,赵丹梦,王琳华,姜天祥. 基于RR-VMD-LSTM的短期风电功率预测[J]. 电力系统保护与控制, 2021, 49(21): 63-70 |
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| 作者姓名： | 史加荣 赵丹梦 王琳华 姜天祥 |
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| 作者单位： | 西安建筑科技大学,陕西西安 710055;陕西省地方电力(集团)有限公司,陕西宝鸡 721000 |
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| 基金项目： | “十三五”国家重点研发计划项目资助(2018YFB1502902)；陕西省自然科学基金项目资助(2021JM-378) |
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| 摘 要： | 准确的风电功率预测有利于电力系统运行、峰值调节、安全分析和节能减耗。提出了一种基于鲁棒回归(Robust Regression, RR)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)模型的风电功率预测方法。先使用RR处理采集数据的缺失值和异常点。再利用VMD得到风电功率序列以消除噪声并挖掘原始序列的主要特征。最后采用LSTM对每个分解序列的历史时间序列进行学习并完成预测，并通过重构所有序列的预测值获得风电功率的最终结果。使用所提出的方法对华北某一风电场风电功率进行预测，将预测结果与其他模型对比。结果表明，使用RR-VMD-LSTM方法能显著改善预测性能，降低风电功率预测误差。
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| 关 键 词： | 风电功率 短期预测 鲁棒回归 变分模态分解 长短时记忆 |
| 收稿时间： | 2021-01-29 |
| 修稿时间： | 2021-04-26 |
Short-term wind power prediction based on RR-VMD-LSTM |
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| SHI Jiarong,ZHAO Danmeng,WANG Linhu,JIANG Tianxiang. Short-term wind power prediction based on RR-VMD-LSTM[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(21): 63-70 |
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| Authors: | SHI Jiarong ZHAO Danmeng WANG Linhu JIANG Tianxiang |
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| Affiliation: | 1. Xi''an University of Architecture and Technology, Xi''an 710055, China; 2. Shaanxi Regional Electric Power Group Co., Ltd., Baoji 721000, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wind power short-term prediction robust regression variational mode decomposition long short-term memory |
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