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基于ICEEMDAN-PE/FE-IGWO-SVR的混合多步分解短期风速预测方法
被引量:
2
1
作者
赵鑫
常喜强
李梦女
《现代电子技术》
2023年第1期124-130,共7页
针对风电场季节性风速波动性和时间尺度差异引起的预测滞后性问题,提出一种基于ICEEMDAN-PE/FE-IGWO-SVR的混合多步分解短期风速预测方法。首先,以改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)法对原始时间序列进行一次分解,得到...
针对风电场季节性风速波动性和时间尺度差异引起的预测滞后性问题,提出一种基于ICEEMDAN-PE/FE-IGWO-SVR的混合多步分解短期风速预测方法。首先,以改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)法对原始时间序列进行一次分解,得到精确的本征模函数(IMF);再以排列熵(PE)和模糊熵(FE)联合判别方法对其进行二次混合分解,进一步削弱风速波动性;然后将分解后的数据代入支持向量机(SVR)进行预测。此外,为了找到更优的SVR参数,文中引入非线性动态更新因子和萤火虫算法的吸引机制对灰狼算法进行改进,并基于改进的灰狼算法对SVR参数寻优,进而对某风电场进行夏季短期风速预测,实验结果证明,与传统预测方法相比,该方法对短时突变型恶劣风况预测精度更高,对提高风电并网灵活性调度具有一定的应用价值。
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关键词
经验模态
分解
排列熵
模糊熵
风速预测
混合多步分解
支持向量机
萤火虫算法
改进灰狼算法
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职称材料
题名
基于ICEEMDAN-PE/FE-IGWO-SVR的混合多步分解短期风速预测方法
被引量:
2
1
作者
赵鑫
常喜强
李梦女
机构
新疆大学电气工程学院
新疆能源互联网大数据实验室
国网新疆电力有限公司
出处
《现代电子技术》
2023年第1期124-130,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51767023)。
文摘
针对风电场季节性风速波动性和时间尺度差异引起的预测滞后性问题,提出一种基于ICEEMDAN-PE/FE-IGWO-SVR的混合多步分解短期风速预测方法。首先,以改进的自适应白噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)法对原始时间序列进行一次分解,得到精确的本征模函数(IMF);再以排列熵(PE)和模糊熵(FE)联合判别方法对其进行二次混合分解,进一步削弱风速波动性;然后将分解后的数据代入支持向量机(SVR)进行预测。此外,为了找到更优的SVR参数,文中引入非线性动态更新因子和萤火虫算法的吸引机制对灰狼算法进行改进,并基于改进的灰狼算法对SVR参数寻优,进而对某风电场进行夏季短期风速预测,实验结果证明,与传统预测方法相比,该方法对短时突变型恶劣风况预测精度更高,对提高风电并网灵活性调度具有一定的应用价值。
关键词
经验模态
分解
排列熵
模糊熵
风速预测
混合多步分解
支持向量机
萤火虫算法
改进灰狼算法
Keywords
EMD
PE
FE
wind speed prediction
hybrid multi-step decomposition
SVM
FA
IGWO algorithm
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ICEEMDAN-PE/FE-IGWO-SVR的混合多步分解短期风速预测方法
赵鑫
常喜强
李梦女
《现代电子技术》
2023
2
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