基于卷積循環神經網絡深度學習的短期風速預測

摘要：由于風速具有隨機性和間歇性的特點,以傳統方法難以實現風速的精準測量及預測。風速信號對于風電機組輸出功率穩定、電能質量提升優化等具有重要作用?；诖?提出一種基于卷積與循環神經網絡相結合的深度學習實現風速預測的方法,并與其它方法做了對比分析。以某風電場2014—2015年機組歷史大數據為依據,經過數據預處理隨機選取44天數據對設計模型進行訓練驗證,結果與實際風速基本一致,并且效果好于其他方法。從該風場2015年歷史大數據中再隨機選取12天數據,進一步對模型泛化性能進行檢驗,結果表明該模型仍然能夠實現風速的準確預測,泛化性能良好。