基于模糊信息粒化和长短期记忆网络的短期风速预测

• 作者: 刘哲 孟安波 杨跞 殷豪 黄圣权
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 点预测 区间预测 长短记忆网络 模糊信息粒化 ADAM算法
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 信息与能源
• 页码范围: 101-107
• 页数: 7页
• 分类号: TM614
• 字数: 4502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.11.017

摘要

针对风速点预测无法对预测结果进行风险评估、区间预测难以满足电网精细化要求,以及现有静态预测方法难以描述风速序列长期相关性的现象,提出一种基于模糊信息粒化(Fuzzy Information Granulation,FIG)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的动态预测模型.该方法先对风速序列进行模糊信息粒化,提取出粒化后数据的最大值(区间上界)、最小值(区间下界)和平均值.其次采用ADAM算法优化的LSTM网络对各粒化数据进行动态建模,得到能描述风速波动性的区间预测结果和点预测结果.算列表明,所提动态模型的预测效果比其它基本模型的预测效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷豪	广东工业大学自动化学院	51	287	10.0	14.0
2	孟安波	广东工业大学自动化学院	92	669	15.0	21.0
3	黄圣权	广东工业大学自动化学院	4	6	2.0	2.0
4	刘哲	广东工业大学自动化学院	7	24	4.0	4.0
5	杨跞	广东工业大学自动化学院	6	7	2.0	2.0