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申请/专利权人：贵州大学
摘要：本发明提出了一种基于改进猎人猎物优化算法与VMD‑LSTM的超短期风电功率预测方法，包括：获取风电场的风电功率历史数据；对所述风电功率历史数据进行分解，获取若干数据子序列，其中，所述数据子序列具有K个不同频率尺度；基于所述风电功率历史数据，对风电功率预测模型进行训练，获取最终的风电功率预测模型；其中，所述风电功率预测模型基于LSTM模型构建，并在训练过程中，利用改进后的猎人猎物优化算法，对LSTM模型进行参数寻优；基于所述最终的风电功率预测模型进行超短期风电功率预测。本发明能够提高超短期风电功率预测的精度。
主权项：1.一种基于改进猎人猎物优化算法与VMD-LSTM的超短期风电功率预测方法，其特征在于，包括：获取风电场的风电功率历史数据；对所述风电功率历史数据进行分解，获取若干数据子序列，其中，所述数据子序列具有K个不同频率尺度；基于分解后的所述风电功率历史数据，对风电功率预测模型进行训练，获取最终的风电功率预测模型；其中，所述风电功率预测模型基于LSTM模型构建，并在训练过程中，利用改进后的猎人猎物优化算法，对LSTM模型进行参数寻优；基于所述最终的风电功率预测模型进行超短期风电功率预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 一种基于改进猎人猎物优化算法与VMD-LSTM的超短期风电功率预测方法
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