| 摘 要： | 为提高风电功率的预测精度, 提出基于数据分解和输入变量选择的短期风电功率预测方法。利用自适应噪声完备集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)对原始风电功率和风速数据进行分解, 平缓数据波动以提取内部隐藏信息。通过排列熵算法(permutation entropy, PE)将风电功率分量简化重构以降低模型复杂度。为提升输入变量与风电功率之间的关联程度, 剔除冗杂信息, 降低输入数据维度, 结合Pearson相关系数(Pearson correlation coefficient, PCC)和灰色关联分析(grey relation analysis, GRA)对各风电重构功率分量的输入变量进行选择。最后利用基于注意力的时序卷积网络(attention-based temporal convolutional network, ATCN)对各重构功率分量进行预测, 将各预测值叠加得到最终结果。试验结果表明, 基于CEEMDAN-GRA-PCC-ATCN的短期风电功率预测方法能够提取更多风电数据内部的关键信息, 降低输入数据的维度, 强化输入变量与风电功率之间的关联性, 有效提高预测精度。
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