基于小波分解与ARMA-BayesLSTM组合模型的风向短期预测

作者：廖文宇^*; 郭鹏; 赵冰; 丁亮

来源：电力科学与工程, 2023, 39(05): 17-23.

• 风力发电
• 风向预测
• 自回归滑动平均模型
• 贝叶斯优化
• 长短期记忆神经网络
• 小波分解

针对风向的随机性、不稳定性、强相关性，提出了1种基于小波分解的自回归滑动平均模型（Autoregressive moving average,ARMA）与Bayes-LSTM(Long short-term memory,LSTM)组合的风向预测算法。首先对风向序列进行小波分解；然后使用ARMA与Bayes-LSTM算法分别对各分量进行预测；最后对预测结果进行重构，得到预测风向。与ARMA、LSTM、Bayes-LSTM预测方法进行对比，结果表明，所提出的组合算法对风向具有更好的预测精度。

• 单位
  华北电力大学; 国电联合动力技术有限公司