組合兩步分解和ARIMA-LSTM的短期風速預測研究

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收稿日期：2022-11-03

基金項目：中央高?；緲I(yè)務費（BLX2014-05）

通信作者：王 賀（1984—），男，博士、講師，主要從事新能源功率預測、機器學習和信號處理方面的研究。wanghe@bjfu.edu.cn

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1681 文章編號：0254-0096（2024）02-0164-08

摘 要：為提高風速序列預測精度，提出一種基于兩步分解的短期風速組合預測模型，首先使用魯棒經(jīng)驗模態(tài)分解（REMD）將風速數(shù)據(jù)分解為不同頻率的子序列，然后將REMD分解得到的高頻模態(tài)分量使用小波包分解（WPD）進行第二步分解，降低風速序列不穩(wěn)定性，提高其可預測性。（剩余14606字）