摘要
本申请公开了一种基于组合模型的风机出力短期预测方法及系统,其中方法包括:对获取的风机出力时序数据进行平稳化处理,得到第一时序数据;将第一时序数据输入至预设的差分自回归移动平均模型中进行规律预测,得到第一预测数据;将不满足预设的规律性检验条件的第一预测数据输入至预设的长短记忆网络中进行规律化预测,得到第二预测数据;根据满足所述规律性检验条件的第一预测数据和第二预测数据,通过预设的径向基神经网络进行预测,得到风机出力的预测值。本申请通过组合模型预测得到稳定、连续的出力时序数据,以预测出更精确的风机出力预测值。
技术关键词
短期预测方法
长短记忆网络
时序
数据
径向基神经网络
风机出力预测
计算机可读程序代码
参数
模块
预测系统
终端设备
存储器
处理器
表达式
精度
系统为您推荐了相关专利信息
精准校准方法
偏航控制系统
主成分分析方法
卡尔曼滤波算法
机器学习算法
双向长短期记忆
学生
卷积特征
预测模型训练
数据收集模块
认证标签
认证方法
量子密钥池
量子随机数
生成动态密钥
动态调控系统
防爆电机
多传感器融合技术
动态补偿模块
振动信号特征