当前风功率预测的方法很多,但单一预测模型各有优劣且预测结果可靠性不高,难以满足电网对风功率预测精度的要求。针对该问题提出了一种基于反向传播神经网络与长短期记忆网络组合的预测模型用于多步风功率预测,并通过仿真验证了该组合模型在风功率预测中的可行性。仿真结果表明,该组合模型的均方根误差与绝对平均误差比反向传播神经网络与长短期记忆网络单一模型的误差结果都减小很多,表明该风功率组合模型在预测精度上比单一风功率预测模型更具有优越性,适用于实际的多步风功率预测。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
