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基于VMD-LSTM的超短期风向多步预测
基于VMD-LSTM的超短期风向多步预测
摘要：随着风力发电的广泛应用，对风向的准确预测变得越来越重要。本论文提出了一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)和长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)相结合的方法，用于超短期风向多步预测。该方法通过将信号分解为不同尺度的振动模式，提取出包含不同频率和幅值特征的数据子集，并利用LSTM模型对提取的特征进行建模和预测。通过实验验证，本方法相比于其他常见的预测方法具有更好的预测性能和较低的误差。
1.引言
风力发电是可再生能源的重要组成部分，而风向是风力发电的核心参数之一。准确预测风向有助于提高风力发电站点的发电效率，并确保风力发电系统的安全稳定运行。针对超短期风向多步预测问题，本论文提出了一种基于VMD-LSTM的预测方法。
2.相关工作
2.1风向预测方法
目前已有许多方法用于风向预测，包括基于统计模型、人工神经网络、支持向量机等。但是这些方法往往无法充分捕捉风速的非线性和非平稳特征，对于超短期多步预测问题效果较差。
2.2VMD-LSTM方法
VMD是一种新型的信号处理方法，通过将信号分解为多个具有特定频率范围的振动模式，能够更好地描述风速信号中的频率和幅值变化。LSTM是一种特殊的循环神经网络，具有较强的序列建模和预测能力。将VMD和LSTM相结合，可以提取信号的多尺度特征并进行建模预测。
3.VMD-LSTM方法
3.1VMD分解
VMD通过迭代分解信号的频率和幅值信息，得到多个尺度的振动模式。首先，将原始信号进行希尔伯特变换，得到其解调后的包络函数。然后，通过求解带约束的Hilbert–Huang变换，得到第一个振动模式。再通过重复迭代，得到一系列不同尺度的振动模式。
3.2LSTM模型
LSTM是一种特殊的循环神经网络，具有遗忘门、输入门和输出门等重要组成部分。LSTM能够有效地处理时间序列数据，并具有记忆性能。本论文使用基于LSTM的循环神经网络对VMD分解得到的各个振动模式进行建模和预测。
4.实验设计与结果分析
本文使用了历史风向数据集进行实验验证。首先，将数据集进行训练集和测试集的划分，然后对训练集进行VMD分解，并利用LSTM模型进行特征建模。最后，利用测试集的部分数据进行预测，并通过平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)对预测性能进行评估。
实验结果表明，VMD-LSTM方法相比于其他常见的预测方法具有更好的预测性能和较低的误差。该方法能够更好地捕捉风向信号的频率和幅值变化特征，并通过LSTM模型进行建模和预测。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于VMD-LSTM的超短期风向多步预测方法，并通过实验验证了其预测性能和误差。该方法在风力发电等领域具有较高的应用价值。未来可以进一步改进该方法，提高其预测准确性和稳定性，以满足实际应用需求。
参考文献：
[1]Dragomiretskiy,K.,&Zosso,D.(2014).VariationalModeDecomposition.IEEETransactionsonSignalProcessing,62(3),531–544.
[2]Hochreiter,S.,&Schmidhuber,J.(1997).LongShort-TermMemory.NeuralComputation,9(8),1735–1780.