基于EM-DRNN的风电功率预测模型

《基于EM-DRNN的风电功率预测模型》是一篇关于风电功率预测的研究论文，全文共5页。该研究针对风电功率预测中的不确定性问题，提出了一种结合期望最大化（EM）算法与深度循环神经网络（DRNN）的混合预测模型。文章旨在提高风电功率预测的准确性，为风力发电的稳定运行和电网调度提供可靠的数据支持。

在风电功率预测领域，传统的预测方法往往难以处理风电数据的非线性和时变特性。本文提出的EM-DRNN模型通过引入EM算法对数据进行预处理，有效提升了模型对噪声和异常值的鲁棒性。同时，DRNN作为深度学习的一种重要模型，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，从而提高预测精度。

文章详细介绍了EM-DRNN模型的构建过程，包括数据预处理、模型结构设计以及训练优化策略。实验部分采用了实际风电场的历史数据进行验证，结果表明，与传统方法相比，EM-DRNN模型在预测精度和稳定性方面均表现出显著优势。

此外，该研究还探讨了不同参数设置对模型性能的影响，并提出了相应的调参建议。通过对比分析，作者验证了EM算法在特征提取方面的有效性，以及DRNN在时间序列建模中的优越性。

综上所述，《基于EM-DRNN的风电功率预测模型》为风电功率预测提供了一个新的思路和方法，具有较强的理论价值和实际应用意义。该研究成果有助于推动风电行业的智能化发展，提升风力发电的效率和可靠性。