为了解决由于低风速区风速变化频繁且波动较大，传统实时控制策略不能有效适用于低风速区风机的问题，提出一种改进的风速预测方法。先使用聚类算法对风速原数据进行分类，再对分类后的数据使用LSTM进行训练。并提出两种不同训练模型，对比两种模型与传统LSTM预测算法，结果表明精度均有提升，且当基础数据量较小时可以选择同一模型进行训练，而数据量较大时则应选择分类模型。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
