CNN-sLSTM风速预测模型

精度与稳定性双优

结合CNN的空间特征提取与sLSTM的时间依赖捕捉，该预测模型在基准对比中展现出卓越的精度与稳定性，为风电系统的运维优化提供坚实支撑。

金涛 · Jianing, Wei · Zhou, Hongjuan · Wang, Chenxu · Zhou, Zhiquan

Advances in Transdisciplinary Engineering 2024

技术优势

在公开数据集上与多种基准模型对比，预测精度与稳定性均表现最优

应用场景

• 风力发电预测：提供高精度风速预测，支撑风电场功率预报
• 风电场运维优化：预测风速辅助运维调度，减少停机损失
• 新能源并网调度：准确预测风速提高风电并网稳定性
• 风电功率短期预测：模型专为短期风速预测设计，精度优于基准