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Short-TermWind power Prediction Based on combinatorial Neural Networks

Intelligent Automation & Soft computing 2023年第8期37卷 1437-1452页

作者： Tusongjiang Kari Sun Guoliang Lei Kesong Ma Xiaojing Wu Xian School of electrical Engineering Xinjiang UniversityUrumqi830017China anhui nari jiyuan electric power system tech co.ltd Hefei230088China

Wind power volatility not only limits the large-scale grid connection but also poses many challenges to safe grid *** wind power prediction can mitigate the adverse effects of wind power volatility on wind power grid *** the characteristics of wind power antecedent data and precedent data jointly to determine the prediction accuracy of the prediction model,the short-term prediction of wind power based on a combined neural network is ***,the Bi-directional Long Short Term Memory(BiLSTM)network prediction model is constructed,and the bi-directional nature of the BiLSTM network is used to deeply mine the wind power data information and find the correlation information within the ***,to avoid the limitation of a single prediction model when the wind power changes abruptly,the Wavelet Transform-Improved Adaptive Genetic Algorithm-Back Propagation(WT-IAGA-BP)neural network based on the combination of the WT-IAGA-BP neural network and BiLSTM network is constructed for the short-term prediction of wind ***,comparing with LSTM,BiLSTM,WT-LSTM,WT-BiLSTM,WT-IAGA-BP,and WT-IAGA-BP&LSTM prediction models,it is verified that the wind power short-term prediction model based on the combination of WT-IAGA-BP neural network and BiLSTM network has higher prediction accuracy.

关键词： Wind power prediction wavelet transform back propagation neural network bi-directional long short term memory

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