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第48卷第11期电力系统保护与控制Vol.48No.11
2020年6月1日PowerSystemProtectionandControlJun.1,2020
DOI:10.19783/ki.pspc.190860
基于VMD和LSTM的超短期风速预测
1121
王俊，李霞，周昔东，张凯
(1.重庆交通大学河海学院，重庆400074；2.重庆交通大学航运与船舶工程学院，重庆400074)
摘要：风速具有非线性、非平稳性以及随机性等特点。为提高超短期风速预测精度，提出一种基于变分模态分解
(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的超短期风速预测新方法。首先利用变分模态方法将风速序列分解成一系列不同
的子模态以降低原始数据的复杂度和非平稳性对预测精度的影响。再对得到的风速子模态分别建立LSTM模型，
进行超前1步风速预测。最后叠加各子模态的预测结果得到最终预测风速。对比分析结果显示，该模型的预测精
度优于其他多种典型风速预测模型，该模型在超短期风速预测方面表现出较好的性能。
关键词：超短期风速预测；变分模态分解；固有模态分量；去噪；长短期记忆网络
Ultra-short-termwindspeedpredictionbasedonVMD-LSTM
1121
WANGJun,LIXia,ZHOUXidong,ZHANGKai
(1.TheCollegeofHohai,ChongqingJiaotongUniversity,Chongqing400074,China;2.TheCollegeofShipping
andShipEngineering,ChongqingJiaotongUniversity,Chongqing400074,China)
Abstract:Windspeedhascharacteristicsofnon-linearity,non-stationarityandrandomness.Inordertoimprovethe
accuracyofultra-short-termwindspeedprediction,anewmethodbasedonVMDandLSTMisproposed.First,theVMD
isusedtodecomposethewindspeedsequenceintoaseriesofIMFtoreducethecomplexityandnon-stationarityofthe
originaldata.Secondly,LSTMmodelswith1-stepaheadwindspeedpredictionareestablishedforeachIMF.Finally,the
predictionresultsofeachIMFaresuperimposedtoobtainthefinalpredictedwindspeed.Theresultsshowthatthe
predictionaccuracyoftheproposedmodelisbetterthanothertypicalwindspeedpredictionmodels,andthemodelhas
goodperformanceinth
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