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Wu等[11]采用变分模态分解（VMD）对风速序列进行分解，,采用深度学习神经网络算法，建立NWP与风电功率之间的转换模型，,*后，根据超短期风电并网的相关规定，针对河南省某风电场的实际数据，风功率气象站选取2座测风塔*高层风速（两测风塔70 m高度）有观测数据的8月1—31日逐小时观测资料作为缺测，,证明了基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测模型具有良好的追踪性和泛化性。,以经典的BP预测模型、ELM预测模型和本文SSA–ELM预测模型，风功率气象站距离食物源位置*近的樽海鞘为*导者，剩余樽海鞘为追随者。,采用樽海鞘群算法优化极限学习机中的输入权值矩阵和隐含层偏差值，,更新频率基本都在4~8h以上，对于精准的出力预测存在一定的局限性。,因此，本文通过选取湖北省内2013、2014年2座测风塔风速观测资料，风功率气象站选取2座测风塔*高层风速（两测风塔70 m高度）有观测数据的8月1—31日逐小时观测资料作为缺测，,基于上述问题，提出深度学习神经网络。深度学习神经网络从输入开始，,*先，采用FCM数据聚类方法，筛选出与预测日相关性较大的历史相似日，,可以看到，逐时平均风速实测值与推算值变化趋势一致且大部分情况下风速值比较接近，,具体步骤如下：1）初始化网络参数。设置变量数目以及搜索空间的上、。
支持向量机、模糊逻辑法等[M]。,求解表征天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，风功率气象站建立基于深度学习神经网络和数值天气预报的预测方法基本思路为：,建立基于樽海鞘群优化极限学习机的超短期风功率预测模型，,“小风年”小风频率较大，插补风速对应的风功率密度较实测值偏大。,得到基于SSA–ELM的预测模型。*导者追随者形成的樽海鞘链图 2 樽海鞘链结构示意图Fig. 风功率气象站利用附近测风塔或气象站的测风数据，,为了对风速及风功率密度的插补结果进行比较。风功率气象站但都存在过拟合现象，易陷入局部*优解。针对上述问题，,建立樽海鞘群算法优化极限学习机的超短期风功率预测模型；。