基于CNN-LSTM的风电功率预测研究是当前能源领域和人工智能领域的一个重要方向。CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的优势,能够同时捕捉输入数据的空间特征和时间序列中的长期依赖关系,从而提高风电功率预测的准确性和稳定性。以下是对基于CNN-LSTM的风电功率预测研究的详细分析: 一、研究背景与...
实验结果表明,EVO-CNN-LSTM-Attention模型在风电功率预测任务上取得了优异的性能,预测精度高,鲁棒性好。 1. 引言 风电是清洁可再生能源的重要组成部分,风电功率预测是风电场安全稳定运行的关键技术。风电功率受多种因素影响,具有高度不确定性和波动性,因此风电功率预测是一项具有挑战性的任务。 近年来,机器学习技术在...
1.MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测(风电功率预测); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.单个变量时间序列预测; 4.data为数据集,单个变量excel数据,MainCNN_LSTMTS.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价; 程序设计 完整源码和数据获取方式...
在本文中,我们将介绍一种基于卷积神经网络结合长短记忆网络的算法流程,用于实现风电功率的多输入单输出回归预测。这种算法结合了卷积神经网络(CNN)和长短记忆网络(LSTM),能够有效地捕捉时间序列数据中的时空特征,并提高预测的准确性。 首先,我们需要收集风电场的相关数据。这些数据包括风速、风向、温度等多个输入变量,以...
1.一种基于CNN+LSTM的风电功率预测模型,其特征在于:可分为两部分:数据预处理阶段与模型训练使用阶段; 在数据预处理阶段,利用风场的天气预报数据(NWP)与历史观测数据,提取了风速、风向、大气压力、温度、空气湿度等特征,对数据归一化处理; 在模型训练使用阶段,将处理后的数据放入CNN+LSTM模型中进行预测,其中CNN网络包...
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针对气象特征复杂性与随机性引起风电功率难以精准预测的问题,提出了一种基于VMD-CNN-LSTM的短期风电功率预测模型。该模型总体结构包括多气象特征序列变分模态分解(VMD)与重构、卷积神经网络(CNN)挖掘多气象特征信息、长短期记忆网络(LSTM)预测结果输出、泛化能力分析。与目前仅考虑分解历史风电功率序列分别建立预测模型方法...
电场的风电功率数据,对风电功率数据进行预处理,确定风电功率时间序列,其中,预处理包括缺失值的补齐、异常点的剔除以及归一化处理;根据互补集合经验模态分解CEEMD对风电功率时间序列进行分解,确定固有模态平均分量;根据CNN‑LSTM模型对固有模态平均分量与观测数据进行特征提取和预测,输出预测值;将预测值进行叠加,确定预测...
本发明属于风电功率预测技术领域,具体为一种基于VMD‑CNN‑LSTM模型的风电功率预测系统,包括LSTM长短时记忆网络模块、CNN卷积神经网络模块、VMD变分模态分解模块、误差评价指标模块和基于VMD‑CNN‑LSTM风电功率预测模型;LSTM长短时记忆网络模块,可以有效解决循环神经网络的梯度爆炸或消失问题,长短时记忆网络作为循环...
摘要 为解决单一模型预测海上风电场的风电功率并行效果不稳定、初始参数过分敏感的问题,提出一种基于双阶段注意力机制(DAM)与CNN-LSTM-XGBoost的融合模型。首先,建立一个包含双阶段注意力机制的DAM-CNNLSTM...展开更多 In order to solve the problem that the parallel effect of a single model for predicting ...