基于经验模态分解与多步预测的最小二乘支持向量机的风速预测

由于风速信号是非线性、非稳定性的动态信号,用传统预测方法难以达到满意效果。为提高预测精度,提出了基于经验模态分解与多步预测的最小二乘支持向量机相结合的方法,对风速时间序列进行建模预测,即首先对风速动态信号进行经验模式分解,将原信号分解为若干个不同特征尺度(频率)的本征模态函数,然后对不同频带的平稳IMF分量分别建立多步预测的最小二乘支持向量机模型,将各分量的预测值等权求和得到最终预测值。实例分析结果表明,与单一的最小二乘支持向量机预测方法相比,经验模态分解与多步预测的最小二乘支持向量机相结合的风速预测方法误差小,可应用于风速预测中。     

基于变分模态分解和LSSVM的风电场短期风速预测

针对风速序列的随机性和非平稳性带来的难以准确预测的问题,提出一种基于变分模态分解和最小二乘支持向量机的风速预测模型。首先利用变分模态分解将风速序列分解为一系列限带内禀模态函数以降低其非平稳性对预测性能的影响,然后对各模态分别建立最小二乘支持向量机预测模型,并利用改进的差分进化算法对其关键核参数寻优,最后将各子序列预测结果叠加组合得到最终风速预测值。实例研究表明,所提出的预测模型在短期风速预测上有较高的预测精度。     

基于混合变分模态分解模型的短期风速预测

针对风速时间序列不稳定导致其难以准确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和蝙蝠算法(BA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风速预测模型。采用OVMD技术,将原始风速时间序列先分解为若干个相对稳定的分量序列,然后对各个分量分别建立LSSVM模型进行预测,并采用蝙蝠算法优化LSSVM中的参数,最后对优化的分量预测模型的预测值求和,即得到原始风速序列的预测值。算例分析表明,该模型具有较高的预测精度,能有效跟踪风速的变化规律。研究成果为短期风速预测提供了新思路。     

基于PSO优化LS-SVM的短期风速预测

提出了一种基于粒子群(PSO)算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电场风速预测方法。以相关性较高的历史风速序列作为输入,建立预测模型,并用粒子群算法优化模型参数。在对未来1 h风速进行预测时,文章所提出的模型比最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型具有较高的预测精度和运算速度。算例结果表明,经粒子群优化的最小二乘支持向量机算法是进行短期风速预测的有效方法。     

基于VMD-SSA-LSSVM的短期风电预测

为解决由于风电预测中出现的波动性和随机性造成风电功率预测精确度不高的问题，提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）、Tent混沌映射、随机游走的麻雀搜索优化算法（sparrow search algorithm,SSA）和最小二乘支持向量机（least squares support vector machines,LSSVM）的组合模型。首先应用鲸鱼优化算法（whales optimization algorithm,WOA）对VMD的核心参数（K值和惩罚系数α）进行自动寻优。经过WOA-VMD对原始风电功率时间序列分解过后，引入改进的麻雀搜索算法SSA优化最小二乘支持向量机LSSVM中的学习参数，然后对分解得到的各个子序列建立SSALSSVM预测模型；最后叠加各个子序列的预测值并得到最终预测值。经实验仿真对比，该文组合模型较现有单一预测模型和普通组合模型在预测精度上有较大提高。     

蝗虫优化相关向量机模型在径流预测中的应用

针对径流序列不稳定导致预测精度不高的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和蝗虫优化算法(GOA)优化相关向量机(RVM)的组合径流预测模型。首先对原始非平稳的径流序列采用VMD得到若干个相对稳定的分量序列,再分别建立RVM预测模型,并采用GOA优化RVM中核函数的参数,最后累加所有分量的预测值得到径流序列的预测值。实例结果发现,较传统的BP神经网络、支持向量机及基于经验模态分解的支持向量机等模型,该模型预测精度更高,预测结果能为水电站的经济运行、水资源的有效利用等提供决策依据。     

基于VMD-IGWO-LSSVM的覆冰预测模型研究

精确的输电线路覆冰厚度预测,可以对线路除冰工作进行科学指导,及时调整电力系统除冰计划。覆冰厚度容易受到温度、湿度和风速等气候因素影响而具有不确定性和非线性。提出一种基于历史统计数据的输电线路覆冰厚度预测模型,使用变分模态分解（VMD）对覆冰厚度数据进行分解,得到具有不同中心频率的子分量;采用改进灰狼算法（IGWO）对最小二乘支持向量机（LS-SVM）中的参数惩罚因子c和核函数宽度δ进行寻优;对于各子分量分别建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,并集成为总预测值。通过仿真比较,验证了所提模型预测精度更高。     

基于EMD-LMD-LSSVM联合模型的逐时太阳辐照度预测

由于太阳辐射的随机性很大,同时考虑到传统方法建立的单一最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LSSVM)模型精度不高,该文提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)局部均值分解(local mean decomposttion,LMD)和与机器学习方法 LSSVM联合的逐时太阳辐照度预测模型。先利用信号处理算法EMD及LMD将时间顺序数据分解成一系列相对平稳的分量序列,再对各子序列分别建立LSSVM预测模型,最后将各子序列预测结果进行叠加得到最终预测值。仿真结果表明,该模型取得比单一模型更好的预测效果,均方根误差精度可提高24.59%。     

基于变分模态分解云模型和优化LSSVM的汽轮机振动故障诊断

针对汽轮机运行过程中的非平稳性和多分量性振动故障信号,提出一种基于变分模态分解相对熵云模型和优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机振动故障诊断方法。首先,利用变分模态分解按照预设尺度将故障信号分解为K个模态分量,根据各模态分量与原始信号的相对熵大小去除伪分量,提取最佳分量并将其输入云模型,采用逆向云发生器提取特征向量。然后使用改进果蝇优化算法动态调整搜索步长搜寻影响LSSVM识别精度的超参数最佳组合,最后将特征向量输入参数优化后的LSSVM进行故障识别,并与采用经验模态分解相对熵云模型和集合经验模态分解相对熵云模型的LSSVM识别结果进行了对比。结果表明:所提方法优于传统的信号分解方法,对汽轮机振动故障类别具有很高的识别准确率。     

基于EEMD-ACS-LSSVM的短期风电功率预测

建立一种集成经验模态分解(EEMD)和改进最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的短期风电功率预测组合模型,以提高风电场输出功率的预测准确率。首先运用EEMD将功率历史数据分解为一系列相对平稳的子序列,以减轻不同趋势信息间的相互影响;然后采用相空间重构将已分解的子序列进行重构,接着对重构后的子序列分别建立合适的预测模型,降低预测风险,使用自适应布谷鸟算法(ACS)优化最小二乘支持向量机参数,寻找全局最优解;最后将各个子序列的预测结果叠加得到最终预测结果。通过对新疆某风电场输出功率进行预测,结果验证了EEMD-ACS-LSSVM模型的有效性,具有更好的跟踪效果、预测精度。     

Forecasting model for wind power integrating least squares support vector machine,singular spectrum analysis,deep belief network,and locality‐sensitive hashing

Accurate wind power prediction can alleviate the negative influence on power system caused by the integration of wind farms into grid. In this paper, a novel combination model is proposed with the purpose of enhancing short‐term wind power prediction precision. Singular spectrum analysis is utilized to decompose the original wind power series into the trend component and the fluctuation component. Then least squares support vector machine (LSSVM) is applied to forecast the trend component while deep belief network (DBN) is utilized to predict the fluctuation component. By this means, the performance advantages of LSSVM and DBN can be brought into full play. Moreover, the locality‐sensitive hashing search algorithm is introduced to cluster the nearest training samples to further improve forecasting accuracy. Besides, the effect of LSSVM based on different kernel functions and the number of the nearest samples is investigated. The simulation results show that the normalized root mean square errors of the proposed model based on linear kernel function from 1‐step to 3‐step forecasting are 2.13%, 5.03%, and 7.29%, respectively, which outperforms all the other comparison models. Therefore, it can be concluded that the proposed combination model provides a promising and effective alternative for short‐term wind power prediction.     

变尺度混沌优化参数的LSSVM短期负荷预测

为解决短期电力负荷预测中LSSVM模型的参数难以确定的问题,利用变尺度混沌算法优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,构建了MSC-LSSVM模型,并将其应用于湖南省隆回县地区电网各小时点的数据分析和预测中。结果表明,MSC-LSSVM模型避免了人为选择参数的盲目性,预测精度较高。     

基于集合经验模态分解和自回归滑动平均的某碾压混凝土重力坝变形预测模型及应用

为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型。首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的本征模态函数,然后分析各分量特征并分别建立自回归滑动平均模型,选择各自适合的最优模型参数,最后叠加各分量的预测结果作为最终的变形预测结果。分析结果表明,相较单一预测模型,结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的组合预测模型的预测精度更高。     

考虑CEEMDAN样本熵和SVR的短期风速预测

为降低由于风速信号的非线性和非平稳性带来的风速预测难度,提高短期风速预测的准确性,提出一种考虑样本熵的组合分解模式和支持向量回归（SVR）相结合的预测模型。首先采用自适应噪声的完全集合经验模态分解（CEEMDAN）方法分解风速历史数据,并计算各模态分量的样本熵;然后采用变分模态分解（VMD）方法对样本熵最大的模态分量进行二次分解,充分削弱风速分量的非平稳性;接着对分解得到所有模态分量分别建立SVR预测模型;最后将各分量的预测值求和完成最终风速预测。实例分析表明,所提模型对比其他模型的预测误差最小,预测精度最高,可有效预测短期风速。     

Spatial-temporal forecasting of solar radiation

We apply the CARDS solar forecasting tool, developed at the University of South Australia, to forecasting of solar radiation series at three sites in Guadeloupe in the Caribbean. After performing the model estimates at each individual site, forecast errors were tested for cross correlation. It was found that on an hourly time scale, there was small but significant correlation between sites, and this was taken into account in refining the forecast. Cross correlation was found to be insignificant at the ten minute time scale so this effect was not included in the forecasting. Also, the final error series in each case was tested for an ARCH effect, finding that to construct prediction intervals for the forecast a conditional heteroscedastic model had to be constructed for the variance. Note that cross correlation between sites has to be included for this procedure as well as in the forecasting of the radiation.     

DFA_VMD_LSTM组合日径流预测模型研究

为有效提取径流序列的局部特征信息、提高神经网络径流预测模型的非线性拟合能力和预测性能,引入变分模态分解(VMD)、去趋势波动分析(DFA)方法,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)神经网络的组合日径流预测模型(DFA_VMD_LSTM),并采用均方误差(RRMSE)、平均绝对误差(MMAE)、平均绝对百分误差(MMAPE)以及确定性系数(DDC)统计指标对模型进行评价。在三峡水库的径流预测研究中,经过与其他三种典型数据驱动模型的预测结果对比发现,DFA_VMD_LSTM组合日径流预测模型在不同评价指标上均有显著提升,说明该模型可充分挖掘径流序列组成特性,学习历史长程依赖,能有效提高径流预报精度。     

最小二乘支持向量机在大坝变形预测中的应用

介绍了基于统计学习理论的一种新的机器学习技术———支持向量机(SVM)和其拓展方法———最小二乘支持向量机(LSSVM),并将LSSVM算法应用于混凝土大坝安全监控中的变形预测。根据实测数据,建立了基于LSSVM算法的大坝变形预测模型,同时与经典SVM预测模型进行分析比较。结果表明,LSSVM和经典SVM算法在大坝变形预测中都具有较好的可行性、有效性及较高的预测精度;LSSVM在算法的学习训练效率上比SVM有较大的优势,更适合于解决大规模的数据建模。     

基于VMD-WPE和SSA-ELM的短期风电功率预测研究

针对风电功率序列非线性、非平稳性特点,提出一种变分模态分解（VMD）-加权排列熵（WPE）和麻雀算法（SSA）优化极限学习机（ELM）的混合风电功率预测模型。首先,采用VMD技术将原始序列分解为多个固有模态分量,再采用WPE技术将各分量重组成若干个复杂度差异较大的子序列。然后,利用启发式SSA算法对ELM的参数进行优化,建立风电功率预测优化模型。最后,采用西北某风电场实际数据对所提模型进行验证。结果表明,与其他模型相比,所提模型提高了预测性能。     

基于改进经验小波变换和最小二乘支持向量机的短期风速预测

针对原始风速信号非线性和非平稳性的特征,提出一种新的改进经验小波变换(IEWT)方法,该方法可将风速信号分解成一组有限带宽的子序列,以降低其不稳定性。在此基础上,结合最小二乘支持向量机(LSSVM),提出基于改进经验小波变换和最小二乘支持向量机(IEWT-LSSVM)的短期风速预测方法,并通过模拟退火粒子群优化算法(SAPSO)对相空间重构参数以及LSSVM模型的2个超参数进行共同优化。最后以华北某风电场采集的风速信号为算例,结果表明基于IEWT-LSSVM的预测模型能有效追踪风速信号的变化,在单步预测和多步预测上均具有较高的预测精度。