一种基于编码解码长短期记忆网络的短期风电功率预测方法

本发明公开了一种基于编码解码长短期记忆网络的短期风电功率预测方法，首先，使用基于E‑D的LSTM网络对功率进行AE处理，提取训练后的网络中间状态作为WP数据中时序关系的抽象表示；其次，合并前步中提取的网络中间状态与预测期的天气数据，将其输入到新的LSTM网络中，完成对风电功率的预测。与没使用AE预处理的多层LSTM网络方法相比，该方法通过利用AE过程中提取的WP时序关系信息降低了模型的错定(model misspecification)风险，提高了泛化能力，同时将时序特征与天气预测信息进行结合进一步提高了预测精度。