一种面向电网调度的风能预报深度学习算法

有效进行风能预测对于电网调度和风电管理发展具有十分重要的作用。然而,由于影响风能的因素众多,各个风场自然变化多样,同时存在着广泛的不确定性,因此普通方法对于预测风能较为困难。本文提出了一种基于深度学习的风能预报算法,通过引入深度学习的限制玻尔兹曼机构造了一种风能预报机制,实验表明本方法较传统的神经网、支持向量机以及决策树算法具有更高的预测精度。