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基于RIME优化VMD与xLSTM-Informer的短期风电功率预测
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作者 余炜嘉 沈杰 江明 《科技和产业》 2026年第3期24-32,共9页
针对风电机组并网后功率波动性强、非平稳性高的问题,提出一种基于霜冰优化算法(RIME)、变分模态分解(VMD)、扩展型长短期记忆(xLSTM)网络与Informer融合的短期预测方法。首先,利用RIME自适应寻优VMD参数以缓解模态重叠和端点效应,提高... 针对风电机组并网后功率波动性强、非平稳性高的问题,提出一种基于霜冰优化算法(RIME)、变分模态分解(VMD)、扩展型长短期记忆(xLSTM)网络与Informer融合的短期预测方法。首先,利用RIME自适应寻优VMD参数以缓解模态重叠和端点效应,提高分解稳定性;然后,将分解得到的子序列输入xLSTM与Informer构建的深度预测模块,开展多尺度时空建模并重构输出。算例结果表明,该方法在多项误差指标上显著优于对比模型,预测精度与鲁棒性均有提升。 展开更多
关键词 风电功率预测 变分模态分解(VMD) 霜冰优化算法(rime) xLSTM(扩展型长短期记忆网络) INFORMER
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