基于改进RNN的风电功率短期预测算法研究.docx

基于改进RNN的风电功率短期预测算法研究
基于改进RNN的风电功率短期预测算法研究
摘要：风电功率预测在风电场的运营管理中起着重要的作用。传统的风电功率预测算法存在不足之处，例如无法捕捉非线性关系和长期依赖性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于改进递归神经网络（RNN）的风电功率短期预测算法。这个算法通过引入门控循环单元（GRU）网络结构和BatchNormalization技术，增强了RNN模型对时间序列数据的建模能力。通过对比实验，我们证明了改进后的RNN模型在风电功率预测方面的有效性和优越性。实验结果表明，我们提出的算法在短期风电功率预测问题上具有较高的准确性和稳定性。
关键词：风电功率预测、改进RNN、门控循环单元、BatchNormalization、短期预测
1.引言
风能作为一种清洁、可再生的能源，得到了越来越多的关注和广泛应用。然而，风电场的管理和运营面临着很大的挑战，其中一个重要的问题是风电功率预测。准确的风电功率预测可以帮助风电场降低运营成本、优化发电计划以及提高电力系统的稳定性。
2.相关工作
传统的风电功率预测方法主要基于统计模型，如多元线性回归、支持向量机等。然而，这些方法对非线性关系的建模能力较弱，难以捕捉风速与风电功率之间的复杂关系。近年来，随着深度学习的兴起，研究者们开始尝试使用神经网络进行风电功率预测。
3.改进RNN的风电功率预测算法
本文提出了一种改进的RNN模型，该模型通过引入门控循环单元（GRU）网络结构来增强对时间序列数据的建模能力。GRU网络具有比传统的循环神经网络（RNN）更强的记忆能力，能够更好地捕捉时间序列数据之间的长期依赖关系。此外，我们还引入了BatchNormalization技术，用于加快模型的收敛速度和稳定训练过程。
4.实验设计与结果分析
在实验中，我们使用了一组真实的风电功率数据集进行验证。我们将改进的RNN模型与传统的多元线性回归和基于RNN的风电功率预测算法进行比较。实验结果表明，改进的RNN模型在短期风电功率预测问题上取得了较好的性能，相比于其他方法具有更高的准确性和稳定性。
5.结论与展望
本文提出的基于改进RNN的风电功率短期预测算法具有一定的实用价值和研究意义。通过引入GRU网络结构和BatchNormalization技术，我们增强了RNN模型对时间序列数据的建模能力，取得了较好的预测结果。未来的研究工作可以进一步探索其他改进RNN模型的方法，以提高风电功率预测的准确性和稳定性。