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摘要
为了提高风速预测的准确性，提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）二次分解和长短时记忆（LSTM）网络的风速多步预测方法。该方法首先应用变分模态分解（VMD）将原始风速序列进行一次分解，充分利用其分解后的残余分量并采用CEEMDAN方法进行二次分解；然后将分解后的所有子序列分别输入到LSTM模型中进行风速多步预测；最后将各模型输出结果进行叠加获得预测风速。以内蒙古某风电场实测数据为例进行建模和预测分析，结果表明所提出的风速多步预测模型具有较高的预测精度，具备实际应用的可行性。
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