[发明专利]一种基于Lorenz系统的风速区间预测方法及系统在审
| 申请号： | 201910805484.X | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110543929A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 张亚刚;高爽;赵云鹏;王增平 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学(保定) |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G01P5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 071003 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于Lorenz系统的风速区间预测方法及系统。该预测方法包括：获取原始风速序列；对所述风速序列进行变分模态分解(VMD)，获取去噪序列和噪声余项；建立长短时神经网络预测模型(LSTM)，对所述去噪序列进行初步预测，获取初步预测结果；通过定义风速爬坡事件(WSR)和风速爬坡率，对初步预测结果进行修正，获取修正的风速预测结果；通过Lorenz方程描述大气动力系统对风速的影响，并得到Lorenz扰动序列(LDS)；通过B样条插值法对LDS进行拟合，并对拟合结果固定置信区间，获取风速扰动区间的上限和下限；将修正的风速预测结果和风速扰动区间进行求和，获取风速的区间预测结果；本发明的风速区间预测方法或系统显著提高了预测模型的精度和可靠性，可获得高精度预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 风速 预测 风速区间 风速扰动 风速预测 预测结果 修正 拟合 爬坡 去噪 神经网络预测模型 高精度预测 动力系统 区间预测 预测模型 置信区间 插值法 求和 扰动 分模 噪声 分解 | ||
【主权项】：
1.一种基于风速特性的短期风速预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：/n获取原始风速序列；对所述风速序列进行变分模态分解(VMD)，获取去噪序列和噪声余项；/n建立长短时神经网络预测模型(LSTM)，对所述去噪序列进行初步预测，获取初步预测结果；/n通过定义风速爬坡事件(WSR)和风速爬坡率，对初步预测结果进行修正，获取修正的风速预测结果；/n通过Lorenz方程描述大气动力系统对风速的影响，并得到Lorenz扰动序列(LDS)；/n通过B样条插值法对LDS进行拟合，并对拟合结果固定置信区间，获取风速扰动区间的上限和下限；/n将修正的风速预测结果和风速扰动区间进行求和，获取风速的区间预测结果。/n
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