基于TSO-VMD-BiLSTM的风电场的短期风速预测
1School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University of Technology, Changzhou, Jiangsu Province, China.
本研究引入了一种使用TSO-VMD-BiLSTM的新型短期风速预测 (SWSP) 方法. 这种先进的模型在预测风速方面表现出卓越的准确性,这对于可再生能源应用至关重要.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 气象预报 气象预报
- 环境科学中的人工智能
背景情况:
- 风速预测是具有挑战性的,因为它的随机和间歇性质.
- 准确的短期风速预测 (SWSP) 对风力发电的高效电网整合至关重要.
- 现有的方法往往难以应对风速变化的复杂动态.
研究的目的:
- 提出一种新且准确的短期风速预测 (SWSP) 方法.
- 利用先进的信号处理和深度学习技术来提高预测.
- 根据既有方法验证拟议模型的性能.
主要方法:
- 利用变化模式分解 (VMD) 来从历史气象数据 (风速,方向,压力,温度) 中提取特征.
- 开发了一个使用长短期记忆 (LSTM) 网络的预测模型.
- 优化模型参数与金枪鱼群优化 (TSO) 算法,并纳入双向长短期记忆 (BiLSTM) 网络.
主要成果:
- 该TSO-VMD-BiLSTM模型实现了高预测准确度.
- 已证明的低误差指标:最大绝对误差为2.52 m/s,最大根平均平方误差为0.81,最大平均绝对误差为0.54,最大平均绝对百分比误差为6.89%.
- 在准确性方面表现优于其他比较模型.
结论:
- 拟议的TSO-VMD-BiLSTM模型为短期风速预测提供了一个强大的解决方案.
- VMD,TSO和BiLSTM的整合显著提高了气象参数的预测准确性.
- 该方法为改善风能预测和管理提供了可靠的工具.
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