VMD‐LSTMに基づくマルチステップ風力予測

マルチステップ風力予測の精度を向上させるために、変分モード分解‐長短期記憶（VMD‐LSTM）予測手法を提案します。まず、変分モード分解法を用いて風力データを長期成分、変動成分、ランダム成分という3つの構成モードに分解します。次に、長短期記憶ネットワークを利用して3つの構成モードの特性を深く学習します。その独特な忘却ゲートとメモリゲート構造により、長期時系列との関連を学び、マルチステップ予測モデルを構築します。最後に、ELIAとNERLの風力データを用いてテストを行います。誤差分析の結果、提案手法はマルチステップ予測およびリアルタイム予測において優れた性能を示しました。