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摘要
针对现有的点预测模型难以描述风速随机性的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)-模糊信息粒化(FIG)和参数优化门控循环单元(GRU)的风速多步区间预测方法。该方法首先通过VMD将风速序列分解为若干个子序列,并依据样本熵(SE)对子序列进行重构,得到风速序列的趋势、振荡和噪声成分,再采用FIG提取噪声成分中每个窗口的最小值、平均值和最大值,然后对得到的5个分量分别建立参数优化的GRU预测模型,最后叠加各分量预测结果实现风速区间预测。以浙江某风电场的实际数据为算例进行分析,结果表明所提方法能有效跟踪风速变化,具有较高的预测精度。
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