论文部分内容阅读
风速预测对于风电机组稳定运行,提高电力系统稳定性有着重要的意义。针对风速序列具有随机性、波动性大的特点,提出一种基于分解组合算法的风速超短期预测模型。采用变分模态分解算法将风速原始序列分解为若干平稳子序列,再利用优化的双向长短期记忆神经网络对子序列建立预测模型,最终组合得到预测结果。通过实例分析并与其他模型对比表明,该模型能够有效提高风速超短期预测精度。