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基于VMD-DBO-QRGRU模型的短期风电功率概率预测研究
一、引言
随着能源结构的转变，风电作为一种清洁可再生能源，越来越受到全球的关注。然而，由于风力资源的随机性和不确定性，风电功率的准确预测成为了一个重要的挑战。因此，本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）、深度双向优化（DBO）和门控循环单元的循环网模型（QRGRU）的短期风电功率概率预测模型。
二、背景与相关研究
风电功率预测技术经历了从简单的物理模型到复杂的机器学习模型的发展。目前，基于神经网络的预测模型已成为研究热点。但如何解决风力数据中含有的复杂模态、噪声和非线性特征仍是难题。对此，VMD作为一种先进的信号处理方法被广泛关注
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