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 Mem...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。展开更多
