基于風(fēng)速-功率組合分解重構(gòu)的海上風(fēng)電功率預(yù)測

摘要： 為提高海上風(fēng)電功率預(yù)測精度，提出一種基于數(shù)據(jù)組合分解重構(gòu)和貝葉斯優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型。首先，利用改進(jìn)的自適應(yīng)噪聲完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和麻雀搜索算法優(yōu)化的變模態(tài)分解將海上風(fēng)速數(shù)據(jù)和歷史功率數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，降低信號(hào)波動(dòng)性和單一分解不徹底對(duì)預(yù)測結(jié)果的干擾。然后，根據(jù)分量的模糊熵計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分組重構(gòu)，簡化模型。最后，對(duì)每個(gè)功率分量建立基于貝葉斯算法和長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，將各分... （共9頁）