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基于LSTM和TCN混合深度学习的风速短期预测模型

周楚杰  
【摘要】:近年来,环境污染和全球变暖问题越来越严重。人们日益认识到保护环境,节能减排的重要性。随着人们对环境问题越来越重视以及科技的进步,太阳能、风能、地热能等清洁能源在生产中的应用比例越来越大,其中风能是目前最受欢迎的清洁能源之一。风力发电在全世界范围内得到广泛的应用,但风速预测一直是一个急需解决的问题。准确的风速预报可以为风电场规划以及选址提供有力的支持,风速波动具有很大的随机性和不可预测性,风速预测问题较为复杂。如今,随着数据挖掘和人工智能的发展,人们对于风速预测问题的研究也越来越深入。本文主要关注于风速短期预测问题。为了更好的解决该问题,本文提出一种新的深度学习混合模型。该模型基于奇异谱分析(SSA)、完全集成经验模态分解(CEEMDAN)、长短时记忆模型(LSTM)、时序卷积(TCN)、遗传算法集成构建。该模型首先使用SSA和CEEMDAN对原序列进行二次分解,然后使用LSTM和TCN对分解后的序列进行预测。在模型构建过程中使用遗传算法对全局超参数寻优,最终得到预测模型。本文使用两个有明显差异的风速数据集验证模型效果,本文提出的模型在两个数据集上均有较好的表现,可以显著提高预测精度,说明该模型是一种有效的短期预测模型.


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