基于长短时记忆循环神经网络的风电功率预测

摘要：

　　风电功率预测对于风电大规模并网有着重大的意义，气象数据具有一定的时序特性，通过建立时序预测模型寻找风机气象数据与输出功率之间的映射关系，以某风电场数据为例，实验结果表明长短时记忆循环神经网络的风电功率有效预测风电功率。

关键词： 风电功率预测 LSTM 循环神经网络

作者: 赵坤 张挺 陈杰 张瑜

作者单位: 上海电力大学计算机科学与技术学院,上海市200090

会议类型: 国内会议

会议名称: 2019年上海市“智能计算与智能电网”研究生学术论坛

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 325-331

在线出版日期: 2019-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）