一种基于深度学习的风速预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的风速预测方法，涉及风力发电技术领域，包括输入原始的风速序列，并使用变分模态分解算法进行风速分解，得到一组频率不同的IMF分量；分析得到的IMF分量，并去除高频分量，组合成新的风速序列；将新的风速序列作为输入，通过KAN‑LSTM网络进行风速预测；根据预测结果与真实值，对预测精度进行评估。因此，采用上述一种基于深度学习的风速预测方法，能够有效去除含有白噪音的有害高频分量，提高风速预测精度。