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组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究
1
作者
陈蕻峰
王贺
+1 位作者
李岩
熊敏
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期164-171,共8页
为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,...
为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的高频子序列建立长短期记忆神经网络(LSTM)预测模型,低频子序列建立差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测模型。最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。通过两组不同风速数据集的实验对该模型的性能进行科学评估,模型预测结果的平均绝对误差分别为0.3026、0.1255;均方根误差分别为0.498、0.1607。与其他几种对比预测模型相比,验证该模型具有一定的优越性。
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关键词
风速
神经网络
统计方法
两步
分解
鲁棒经验模态分解
组合预测
下载PDF
职称材料
题名
组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究
1
作者
陈蕻峰
王贺
李岩
熊敏
机构
北京林业大学工学院
南方电网能源发展研究院有限责任公司
美国田纳西大学电气与计算机科学系
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期164-171,共8页
基金
中央高校基本业务费(BLX2014-05)。
文摘
为提高风速序列预测精度,提出一种基于两步分解的短期风速组合预测模型,首先使用鲁棒经验模态分解(REMD)将风速数据分解为不同频率的子序列,然后将REMD分解得到的高频模态分量使用小波包分解(WPD)进行第二步分解,降低风速序列不稳定性,提高其可预测性。其次对分解得到的高频子序列建立长短期记忆神经网络(LSTM)预测模型,低频子序列建立差分自回归移动平均模型(ARIMA)预测模型。最后叠加子序列预测结果得到风速预测结果。通过两组不同风速数据集的实验对该模型的性能进行科学评估,模型预测结果的平均绝对误差分别为0.3026、0.1255;均方根误差分别为0.498、0.1607。与其他几种对比预测模型相比,验证该模型具有一定的优越性。
关键词
风速
神经网络
统计方法
两步
分解
鲁棒经验模态分解
组合预测
Keywords
wind speed
neural network
statistical method
two-step decomposition
REMD
combination prediction
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
组合两步分解和ARIMA-LSTM的短期风速预测研究
陈蕻峰
王贺
李岩
熊敏
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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参考文献
引证文献
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