超强预测模型:二次分解-组合预测 - 知乎 (zhihu.com) 创新点:二次分解 + 时空特征提取 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),介绍一种基于VMD+CEEMDAN二次分解的CNN-LSTM预测模型,以提高时间序列数据的预测性能。风速数据集的详细介绍可以参考下文: 风速预测(一)数据集介绍和预处理 - 知乎 (zhihu.co...
lstm的风功率概率预测模型,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:采用vmd算法对原始的风功率序列进行分解,获得多个具有不同中心的分量;步骤2:训练vmd ‑ cnn ‑ lstm风功率点预测模型;将vmd分解后的模态分量作为输入特征,经过包含了两层cnn层和一层lstm层的核心模块提取风功率的模块特征,再经过全连接层训练,得到vmd ...
的 基于优化的 VMD-CNN-LSTM 模型的光伏功率预测 光伏发电是一种可再生能源,近年来得到了广泛应用。随着光伏发电装置的不断普及,光伏功率预测也成为了一个热门话题。精准的光伏功率预测可以帮助电网规划制定,提高能源利用率,减少能源浪费。因此,构建一种高效的光伏功率预测模型显得尤为重要。 这篇论文中,我们提出了一...
【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...
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...
1.本发明属于电网运行和调度领域,具体是一种基于布谷鸟(cs)优化变分模态分解(vmd)算法,并联合卷积神经网络(cnn)与长短期记忆网络(lstm)进行组合的预测模型方法,本发明有效地优化了变分模态分解算法的关键参数值,在处理具波动性的长时间序列的数据方面更能体现出本发明的优势。
lstm风功率概率预测模型。将vmd ‑ cnn ‑ lstm点预测模型中核心模块的训练参数作为vmd ‑ qrcnn ‑ lstm模型的核心模块的训练参数,经过分位数回归模型得到各个分位数条件下的预测值。 12.步骤4:经过vmd ‑ qrcnn ‑ lstm模型输出各分位数条件下的风功率预测值,再经过kde获得风功率预测值的概率密度...
风电功率的精准预测是提高风电并网稳定性的重要手段之一.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...
再将这些特征向量输入到LSTM网络中提取长期特征,并进行多步水质预测.采用珠江流域老口站的溶解氧数据验证模型预测效果,通过绝对误差(MAE),均方误差(MSE),均方根误差(RMSE)衡量模型预测性能,并将VMD-CNN-LSTM模型和BP神经网络(BPNN),支持回归机(SVR),CNN,LSTM等网络进行对比.结果表明,VMD-CNN-LSTM模型的预测误差...
基于VMD-CNN-LSTM模型的短期风电功率预测 风电功率的精准预测是提高风电并网稳定性的重要手段之一.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... 李润金,李丽霞 - 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 被引量: 0发表: 2024年 加载更多研究...