在新能源研究领域中，风电功率预测是重点内容之一，准确的数值和变化趋势预测能使调度人员合理安排机组启停，改变基荷厂和主调频厂的运行方式，实现最优低碳发展。基于深度学习理论，设计了一种基于Res-BiGRU的融合神经网络模型，同时采用改进自编码器的数据预处理方法对数据进行降维。仿真结果表明，经过数据降维的融合模型的预测精度优于单一神经网络。
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