论文摘要
风向预测是提高风能转化率、保障偏航系统运行安全的基础。为了建立高精度风向预测算法,提出一种基于自校正小波长短时记忆网络（self-tuning wavelet long-short term memory neural network,SWLSTM）算法。首先,利用互信息法选取时间序列特征的长度;然后,经过小波分解进一步提取风向序列的时域信息和频域信息;在此基础上,选择长短时记忆递归神经网络（long-short term memory neural network,LSTM）进行建模;最后,设计误差自校正策略,进一步提升预测精度。为了验证该文算法的适应性与预测精度,选择风电场实际风向数据分别进行实验。实验结果表明,SWLSTM算法优于常见数据建模方法,风向预测误差小于1.73%,满足风电场的生产要求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 唐振浩,赵赓楠,曹生现,赵波
关键词: 风向预测,互信息法,小波分解,长短时记忆递归神经网络,误差自校正
来源: 中国电机工程学报 2019年15期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 东北电力大学自动化工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61503072,51606035),吉林省自然科学基金项目(20190201095JC,20190201098JC)~~
分类号: TM614
DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.180925
页码: 4459-4468
总页数: 10
文件大小: 865K
下载量: 392
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标签：风向预测论文; 互信息法论文; 小波分解论文; 长短时记忆递归神经网络论文; 误差自校正论文;