摘要：風(fēng)力發(fā)電過程具有較強(qiáng)的隨機(jī)性,導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電功率的預(yù)測準(zhǔn)確度不高。針對上述問題,提出了一種融合深度學(xué)習(xí)算法的風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測方法。以歷史風(fēng)力發(fā)電功率數(shù)據(jù)作為輸入,建立風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)對未來一個(gè)時(shí)間刻度的風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測。算例結(jié)果表明,與傳統(tǒng)時(shí)序預(yù)測方法相比,基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測結(jié)果在各項(xiàng)指標(biāo)中誤差更小,驗(yàn)證了上述方法在風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測中的可行性和有效性,提升了風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測的準(zhǔn)確性。