[发明专利]一种基于长短期记忆模块的短期风功率预测方法

摘要

本发明提供了一种基于长短期记忆模块的短期风功率预测方法，包括：获取原始风功率数据，并对原始风功率数据进行预处理得到预处理数据；对预处理数据进行改进经验模态分解处理得到多个内涵模态分量；将多个内涵模态分量输入长短期记忆模型得到初始预测结果；基于原始风功率数据和初始预测结果确定误差序列，并将误差序列输入自回归滑动平均模型得到修正误差序列；基于修正误差序列和初始预测结果确定目标预测结果。本发明采用改进经验模态分解对风功率预处理数据进行分解，能够减少由增加白噪声带来的重构误差，可抑制模态分裂的问题，采用自回归滑动平均模型对误差序列进行修正，使得目标预测结果与实际值更加接近，得到更准确的预测结果。