标题：基于变分模态分解与双向长短期记忆神经网络的超短期风速预测
作者：刘宇 张雨飞 陈尚巧
作者单位：东南大学能源与环境学院，江苏 南京 210096
关键字：风速预测；变分模态分解；双向长短期记忆神经网络
摘要：风速预测对于风电机组稳定运行，提高电力系统稳定性有着重要的意义。针对风速序列具有随机性、波动性大的特点，提出一种基于分解组合算法的风速超短期预测模型。采用变分模态分解算法将风速原始序列分解为若干平稳子序列，再利用优化的双向长短期记忆神经网络对子序列建立预测模型，最终组合得到预测结果。通过实例分析并与其他模型对比表明，该模型能够有效提高风速超短期预测精度。