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基于AM-LSTM模型的超短期风电功率预测
基于AM-LSTM模型的超短期风电功率预测
摘要：
随着可再生能源的快速发展，风能作为一种重要的清洁能源已经得到广泛应用。然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风电的波动性较大，这给电力系统的稳定运行带来了挑战。因此，准确预测风电功率对电力系统的运行和规划非常重要。本论文提出了一种基于AM-LSTM模型的超短期风电功率预测方法，通过结合自适应模式分解（AM）和长短期记忆神经网络（LSTM），实现对风电功率的高精度预测。实验结果表明，该方法在超短期风电功率预测方面具有较好的性能。
1.引言
风能作为一种清洁能源，具有可再生性和环境友好性，被广泛应用于电力系统。然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风电的波动性较大。因此，准确预测风电功率对于电力系统的稳定运行和规划非常重要。超短期风电功率预测是指对未来5-30分钟内的风电功率进行预测。
2.相关工作
在超短期风电功率预测技术中，常用的方法包括基于统计模型、基于时间序列模型和基于机器学习模型等。基于统计模型的方法通常假设风电功率服从某种概率分布，并利用历史数据进行参数估计来进行预测。基于时间序列模型的方法则通过建立自回归模型来预测未来的风电功率。机器学习方法则通过训练数据来发现风电功率与其他因素之间的关系，从而实现预测。
3.AM-LSTM模型介绍
AM-LSTM模型是一种结合自适应模式分解和长短期记忆神经网络的方法。自适应模式分解是一种数据降维技术，可以将时间序列数据拆分为趋势、季节性和随机性成分。而LSTM是一种适用于处理时间序列数据的循环神经网络，能够捕捉时间序列数据的长期依赖关系。
4.实验方法
本文选取了某风电场的风速、风向、气温、湿度等变量作为特征，以风电功率作为目标变量进行建模。首先，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。然后，利用AM分解对数据进行降维处理，得到趋势、季节性和随机性成分。接下来，利用LSTM模型对每个成分进行建模。最后，将各个成分的预测结果融合得到最终的风电功率预测结果。
5.实验结果
通过对比实验，本文的方法在超短期风电功率预测方面具有较好的性能。相比于传统的统计模型和时间序列模型，AM-LSTM模型能够更准确地捕捉风电功率的波动性和非线性关系，从而提高预测的准确度和稳定性。
6.结论
本论文提出了一种基于AM-LSTM模型的超短期风电功率预测方法，通过结合自适应模式分解和长短期记忆神经网络，实现了对风电功率的高精度预测。实验结果表明，该方法在超短期风电功率预测方面具有较好的性能。未来可以进一步优化模型结构，提高预测精度，同时考虑更多的特征变量，如天气因素等，以进一步提升风电功率预测的准确性。
参考文献:
[1]MohamedAliElfadel,XavierGendrin.Short-termwindpowerforecastingforimprovedwindfarmoperations[J].RenewableEnergy,2012,41:227-237.
[2]DehghanpourH,JahaniE.Adaptiveparameterestimation-basedensemblemodelsforwindpowerforecasting[J].WindEnergy,2015,18(8):1431-1446.
[3]Liu,Q.,Xu,Y.,Li,M.,Li,Y.,Zhang,W.,&Zhao,D.(2019).Ashort-termwindpowerpredictionmodelbasedonCNN-LSTMneuralnetwork.Energies,12(9),1734.