基于w-bilstm的可再生能源超短期发电功率预测方法

《基于w-bilstm的可再生能源超短期发电功率预测方法》是一篇深入研究可再生能源发电功率预测的学术论文，全文共40页。该论文主要探讨了如何利用深度学习中的w-BiLSTM模型来提高对风能和太阳能等可再生能源发电功率的超短期预测精度。随着可再生能源在能源结构中占比的不断提升，准确预测其发电功率对于电网调度、能源管理以及电力市场运行具有重要意义。

论文首先介绍了可再生能源发电功率预测的基本概念与研究现状，分析了传统方法在处理非线性、时变性和随机性问题上的局限性。随后，文章详细阐述了w-BiLSTM模型的构建原理，该模型结合了双向长短期记忆网络（BiLSTM）与加权机制，能够更有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，并通过权重调整提升模型对关键特征的识别能力。

在实验部分，作者选取了多个实际运行的风力发电和光伏发电数据集进行测试，对比了w-BiLSTM与其他经典模型如ARIMA、LSTM、GRU等的预测效果。结果表明，w-BiLSTM在预测精度、稳定性和适应性方面均表现出明显优势，尤其是在面对天气变化剧烈或数据波动较大的情况下，仍能保持较高的预测准确率。

此外，论文还讨论了模型的优化策略和参数调整方法，为后续研究提供了有价值的参考。最后，文章总结了研究成果，并展望了未来在可再生能源预测领域中深度学习技术的应用前景。整体来看，这篇论文为推动可再生能源系统的智能化发展提供了理论支持和技术路径。