摘要：風力發(fā)電過程具有較強的隨機性,導致風力發(fā)電功率的預測準確度不高。針對上述問題,提出了一種融合深度學習算法的風力發(fā)電功率預測方法。以歷史風力發(fā)電功率數(shù)據(jù)作為輸入,建立風力發(fā)電功率預測模型,實現(xiàn)對未來一個時間刻度的風力發(fā)電功率預測。算例結果表明,與傳統(tǒng)時序預測方法相比,基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡的風力發(fā)電功率預測結果在各項指標中誤差更小,驗證了上述方法在風力發(fā)電功率預測中的可行性和有效性,提升了風力發(fā)電功率預測的準確性。