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forecasting method of monthly wind power generation based on climate model and long short-term memory neural network

引用

Global Energy Interconnection 2020年第6期3卷 571-576页

作者： Rui Yin Dengxuan Li Yifeng Wang Weidong Chen State Grid Hebei Electric Power Company Shijiazhuang 050022P.R.China China Electric Power Research Institute Nanjing 210003P.R.China

Predicting wind power gen eration over the medium and long term is helpful for dispatchi ng departme nts,as it aids in constructing generation plans and electricity market *** study presents a monthly wind power gen eration forecast!ng method based on a climate model and long short-term memory(LSTM)n eural n etwork.A non linear mappi ng model is established between the meteorological elements and wind power monthly utilization *** considering the meteorological data(as predicted for the future)and new installed capacity planning,the monthly wind power gen eration forecast results are output.A case study shows the effectiveness of the prediction method.

关键词： Wind power monthly generation forecast Climate model LSTM neural network

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