基于LSTM的风矢量预测方法 - 朱天宇; 叶强; 郝建树; 高超越; 杨家祺 (电力自动化设备, 2023)
TM614; 从特征工程角度对风速与风向间的相关性进行分析,结果表明,风速与风向包含的特征信息不同,可以同时将其作为输入变量,用于训练模型.该结果也为输入变量时间长度的选择提供了依据.将风速分解为东西及南北方向2个正交的一维变量,以防止多维变量增加方法复杂度.采用长短时记忆神经网络(LSTM)分别对2个方向风速训练预测模型,并将预测结果还原为风速与风向预测数据.实验结果表明,所提方法能够更好地捕捉风速与风向中的信息量,在风速与风向的预测误差分别小于1.0 m/s和5°时,预测准确率可达到90%以上.