本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的风速预测方法,该方法包含:对气象要素的原始记录数据进行清洗;以N个站点的F个气象要素的数据作为输入,通过Z‑score方法对数据进行标准化处理,使其满足(0,1)标准正态分布;利用PCA技术将原始气象要素进行线性组合,转换为一组线性不相关的变量;通过LASSO算法提取影响风速变化的气象要素...
一种基于CNN-LSTM的多时间范围风速预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于CNN-LSTM的多时间范围风速预测方法说明:本发明涉及一种基于CNN‑LSTM的多时间范围风速预测方法,包括如下步骤:首先获取并清晰传感器...专利查询请上爱企查
在风力发电的预测中,通常需要考虑多个因素,如风速、风向、温度、湿度等。因此,需要使用多输入单输出的回归预测算法。近年来,深度学习在多输入单输出的回归预测问题上表现出了很好的效果。 本文提出了一种基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测算法。该算法结合...
本发明涉及一种基于CNNLSTM的多时间范围风速预测方法,包括如下步骤:首先获取并清晰传感器记录的历史气象数据与天气预报记录的历史气象数据,然后构建基于CNNLSTM的混合神经网络模型,并利用历史气象数据对其进行训练.最后利用模型对未来不同时间段的风速差值进行预测,并对数据进行反向标准化得到真实风速值.该预测算法能够对未来...
一种基于CNN-LSTM的风速预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于CNN-LSTM的风速预测方法说明:本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的风速预测方法,该方法包含:对气象要素的原始记录数据进行清洗;以...专利查询请上爱企查
1.本发明涉及风电预测技术领域,具体涉及一种基于cnn ‑ lstm及深度学习的时空组合预测方法。 背景技术: 2.在过去的几十年里,全球风力发电装机容量增长迅速。目前,风能作为一种清洁、绿色的可再生能源,被广泛的应用于实际生活中。所以风电场的风电预测为城市建设输送电能与电路建设能提供有效参考依据。
构建BiLSTM模型:使用双向长短时记忆网络(BiLSTM)对转换后的序列数据进行建模,以捕捉输入序列中的长期依赖关系和上下文信息。BiLSTM由两个LSTM层组成,分别处理正向和反向序列,从而充分利用序列中的前后信息。 模型训练:将预处理后的数据输入到CNN-BiLSTM模型中,通过反向传播算法训练模型参数,以最小化预测误差。
【基于改进VMD-BP-CNN-LSTM模型的风速预测】准确的风速预报对风电场的运行和调度至关重要,它可以帮助优化发电计划以确保稳定的电力供应,以及调整风力涡轮机的运行状态以避免因风速过高或过低而导致涡轮机损坏或安全问题。随着计算机技术的进步,基于人工神经网络的预测模型得到了广泛的应用。与传统的物理和统计方法相比,基...
风速预测(五)基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型 - 知乎 (zhihu.com) 前言 LSTF(Long Sequence Time-Series Forecasting)问题是指在时间序列预测中需要处理长序列的情况。在实际应用中,时间序列可能会包含非常大量的数据点,在这种情况下,传统的时间序列预测模型可能会遇到一些挑战,因为处理长序列时会出现一些问题,例如: ...
1.Matlab实现基于CNN-BiLSTM-KDE卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络多变量时间序列区间预测; 2.多图输出、点预测多指标输出(MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2),区间预测多指比输出(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),多输入单输出,含点预测图、不同置信区间预测图、误差分析图、核密度估计概率密度图; ...