一种基于两级分解、LSTM和AT的短期风速预测方法

作者：廖雪超; 邓万雄; 伍杰平; 陈才圣

来源：2020-05-18, 中国, ZL202010420340.5.

本发明公开了一种基于两级分解、LSTM和AT的短期风速预测方法,包括：S1、通过WD小波算法对原始风速作一级分解,并重构为低频主成分A-1和高频噪声成分D-1；S2、通过VMD算法作二级分解,分别将A-1和D-1分解为一系列模态分量；S3、采用LSTM网络对分解后的低频主成分模态分量和高频噪声成分模态分量两个数据集分别进行训练；S4、在LSTM网络的输出层与隐藏层之间引入Attention层；S5、将低频主成分和高频噪声成分的预测结果进行合成,得到最终风速预测结果。本发明利用小波分解去解决了风速低频信号与高频信号的互相干扰；通过VMD分解充分提取信号频域特征,解决传统LSTM模型存在的预测滞后问题；Attention机制提升了风速发生突变与风速急剧变化时的决策能力,提升模型预测的稳定性。

• 单位
  武汉科技大学