介绍了电力行业对清洁能源的需求，特别是风能的利用及其在风力发电中的潜力。中国丰富的风力资源和风力发电的波动性、随机性问题被强调，指出短时风功率预测对提高电力系统可靠性和风能利用率的重要性。现存的短时风功率预测方法分为物理方法、统计学方法和人工智能方法三类，并对这些方法的优缺点进行了分析。物理方法受限于复杂计算和环境因素，统计学方法在处理复杂数据时存在局限性。深度学习方法，尤其是LSTM，因其在时间序列任务中的优势而被提出用于风功率预测。然而，直接应用LSTM存在学习长时依赖关系的困难。为解决这一问题，提出了基于集成多尺度LSTM的短时风功率预测模型，该模型通过构建不同长度时间序列的预测模型并融合结果，以保留时序信息并提高预测准确性。最后，使用中国东北地区的风功率数据验证了所提方法的有效性。

1 集成多尺度LSTM的短时风功率预测模型

介绍了一种基于集成多尺度长短期记忆网络（LSTM）的短时风功率预测模型。模型利用LSTM从风功率时间序列数据中挖掘信息，通过构造不同尺度的数据集进行预测，并通过集成学习整合不同预测结果以提高准确性。LSTM网络结构由四部分组成，包括遗忘门、输入门和输出门，能够解决长期依赖问题并持续保存信息。集成学习方法采用装袋算法的思想，通过训练多个不同尺度的LSTM模型并赋予不同权重，最终进行模型集成以获得更准确的预测结果。评价指标包括平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE），用于评估预测性能。

2 实验分析

通过实验分析验证了基于集成多尺度LSTM的短时风功率预测模型的性能。实验使用了2019年上半年东北地区的风功率数据，数据采样间隔为15分钟。实验主要针对2小时和4小时的风功率预测，结果显示，集成前5小时和20小时数据的模型具有最小的平均绝对误差和均方根误差，预测效果最佳。实验结果分析表明，不同尺度的数据对预测结果有显著影响，集成模型相较于单一基模型具有更好的预测效果。同时，预测时长的选取与预测准确度并不成正比，5小时数据的预测效果优于10小时，而20小时数据由于包含更丰富的信息，预测效果优异。此外，模型对2小时风功率的预测结果优于4小时，可能是因为较短时间序列中包含的信息能更好地反映近期风功率情况。

3 结论

提出了一种基于集成多尺度LSTM的短时风功率预测模型，通过集成不同尺度数据训练的LSTM基模型，有效提高了2小时和4小时风功率预测的精度。实验结果表明，集成前5小时和前20小时数据的基模型预测效果最佳。该模型融合了不同尺度数据的内在信息，为电网更高效地利用风能提供了一种预测方案。未来研究将探索更复杂的模型结构以进一步提高预测精度。