En kortsiktig prognosmetod för vindkraft baserad på diskret wavelettransform och långsiktiga kortfristiga minnesnätverk (DWT_LSTM) föreslås. LSTM-nätverket är utformat för att effektivt kunna uppvisa det dynamiska beteendet hos tidsserierna för vindkraft. Den diskreta våget transform införs för att sönderdela den icke-stationära vindkraft tidsserien i flera komponenter som har mer stationaritet och är lättare att förutsäga. Varje komponent grävs av en oberoende LSTM. De prognostiserade resultaten av vindkraften erhålls genom att syntetisera förutsägelsevärdena för alla komponenter. Prediktionsnoggrannheten har förbättrats med den föreslagna metoden, som valideras av MAE (genomsnittligt absolut fel), MAPE (genomsnittligt absolut procentfel) och RMSE (grundmedelvärde kvadratfel) av experimentella resultat från tre vindkraftsparker som riktmärken. Vindkraftsprognoser baserade på den föreslagna metoden ger ett alternativt sätt att förbättra elnätets säkerhet och stabilitet med hög genomströmning av vindkraft.
Liu m.fl. REF förutspådde förändringar av vindkraften på mycket kort sikt (15 minuter) baserat på LSTM och diskret wavelettransform (DWT).
Wind Power Short-Term Prediction Based on LSTM and Discrete Wavelet Transform
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}