《表1 5号风电场各预测模型的预测误差和训练时间》

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《基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测》

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5号风电场功率的实际值与不同预测模型的第13个预测值的对比效果见图4。24 h内各模型的超短期预测第4个小时指标的平均值见表1。由图4和表1可知，本文方法的第13个功率预测值与实际值吻合较好，在风电功率拐点处能跟随其波动趋势。m GRA-IGWO-GRU模型虽然也可以跟踪功率变化趋势，但效果不及本文方法；而RF-IGWO-GRU模型和GRA-IGWO-GRU模型的预测值则较为平缓，不能很好地跟随功率数据波动，说明仅选用单位置NWP作为预测模型输入时无法有效利用与功率数据强相关的信息，而考虑多位置NWP可充分利用其中的有效信息，改善模型预测效果。