[发明专利]一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法

摘要

一种基于随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测方法，以斯皮尔曼相关系数法进行风电功率历史数据与各NWP数据特征相关性量化分析、风电功率时间序列自相关性量化分析后，重新构建一个包含历史时刻RWP与预测时刻NWP的输入特征序列，作为预测模型的输入数据；而后在标准长短期记忆遗忘门上进行改进，得到随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测模型，且随差遗忘长短期记忆的风电功率实时预测模型在任意时刻均拥有输入门、输出门和遗忘门，并将t‑1时刻预测值与实际值两者的绝对误差作为遗忘门的输入量，进而发掘、学习风电出力的变化规律，有效提高风电功率实时预测的精度，有助有提高风电并网的安全性和稳定性，同时能够促进风能的消纳。