| 摘 要： | 为提高风电功率预测的准确性,提出了一种基于数据特征提取和麻雀算法优化双向长短期记忆网络（sparrow search algorithm optimised bi-directional long and short-term memory network,SSA-BiLSTM）短期风电功率预测模型。首先根据皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient,PCC）分析风电数据中各影响因素与风电功率之间的相关性,根据计算结果将功率无关的因素去除。然后,采用自适应噪声完全集成经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN）将原始风电功率序列进行分解,得到一系列子序列分量。再将所有子序列输入麻雀算法（sparrow search algorithm,SSA）优化的双向长短期记忆（bi-directional long short-term memory,BiLSTM）模型中进行预测,根据所得预测值对风速序列进行修正。将修正所得的风速序列与风电功率...
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