基于INGO-SWGMN混合模型的超短期風速預測研究

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收稿日期：2022-12-28

基金項目：國家自然科學基金（51909010）；湖北省自然科學基金（2022CFD170）；梯級水電站運行與控制湖北省重點實驗室開放基金

（2202KJX10）

通信作者：付文龍（1988—），男，博士、副教授，主要從事新能源發(fā)電預測和故障診斷方面的研究。ctgu_fuwenlong@126.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1975 文章編號：0254-0096（2024）05-0133-11

摘 要：為提高超短期風速預測的精度，提出一種融合變分模態(tài)分解（VMD）、相空間重構、改進的北方蒼鷹優(yōu)化算法（INGO）和共享權重門控記憶網絡（SWGMN）的超短期風速混合預測模型。（剩余18515字）