科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
风电功率预测的准确性对电力系统的运行有着重要的影响，然而，传统模型对于风电功率预测的准确度不高，因此提出了一种引入注意力机制的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)复合风电预测模型。为了充分利用原始数据中的有效信息，首先经过CNN对历史数据进行特征提取，并通过LSTM进行时间序列分析，有效地利用了长时间序列数据，对LSTM层输出进行注意力加权，进一步突出了关键的特征，改善预测结果。最后，通过实例仿真表明了所提出的方法比传统CNN和CNN＿LSTM方法的预测性能更加优越，且具有实用价值。
- 单位
