Lorenz方程优化EMD分解过程的短期风速预测

由于受到大气流体运动的影响,短期风速具有一定的波动性、非线性等特性,严重影响风速的预测精度。针对该问题,提出利用Lorenz方程优化经验模态分解(EMD)过程的风速预测方法。运用Lorenz方程能表征大气运动对短期风速的混沌影响作用,采用一维Lorenz波动序列优化EMD的风速分解过程,改善EMD直接分解风速过程中出现的模态混叠现象,减小EMD分解风速所得高频分量的混沌程度。为证明方法的普适性,对3种时间尺度的短期风速数据进行分析研究。研究结果表明:相比于EMD-BP神经网络模型,Lorenz方程优化的EMD-BP神经网络模型的平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)明显减小,风速预测结果的合格率得到有效提高。     

基于EEMD和优化SVM的水电机组振动故障诊断

针对水电机组故障具有渐变性等特征,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)和优化支持向量机(SVM)相结合的水电机组故障智能诊断方法。利用EEMD能对机组振动信号进行自适应分解成若干本征模式分量(IMF),并能有效抑制经典经验模式分解(EMD)的端点效应以及模式混叠现象。从IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立优化SVM,以此来判断机组的故障状态。通过实例分析表明:建立的混合智能诊断方法的分类正确率高,能有效诊断机组存在的故障。     

基于EEMD-WOA-LSSVM的超短期风电功率预测

针对风电场输出功率不稳定特性造成风功率预测精度不高问题。采用集合经验模态分解(EEMD)将风功率信号分解为若干个平稳的子序列,可避免经验模态分解(EMD)出现错误的本征模态函数(IMF)分量;利用相空间重构对分解获得的平稳子序列进行重构;提出一种鲸鱼算法(WOA),优化风功率平稳子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LSSVM)参数;从而建立EEMD-WOA-LSSVM风功率预测模型。以某风电场为例,采用所建立预测模型对风功率进行仿真分析,实验结果表明EEMDWOA-LSSVM预测模型的风电功率预测精度更高。     

CEEMD在汽油机爆震特征诊断中的应用

为改善经验模态分解(EMD)的模态混叠问题与集合经验模态分解(EEMD)的白噪声不能被完全中和的问题,提出选择利用补充集合经验模态分解(CEEMD)进行爆震诊断的方法;利用CEEMD算法对实际爆震信号进行分解,并与滤波方法与小波变换方法计算结果进行对比,结果表明:CEEMD相对EEMD算法的白噪声残余更少,其重构信号更加准确,特征分量中的丢失的信息成分更少,对于爆震强度的判定将更加准确,CEEMD分解结果爆震峰值更加明显,可以准确识别出发动机多个气缸的爆震特征。提出一种基于样本熵的爆震特征参数,对爆震窗口选择依赖性小,计算验证结果显示与传统的Siemens VDO算法结果有较好的一致性。     

汽轮机转子故障诊断中LMD法和EMD法的性能对比研究

针对仿真信号和实验转子故障信号,对局部均值分解(LMD)法和经验模态分解(EMD)法的性能进行了对比研究,提出端点效应的评价指标和基于LMD法的转子不平衡、转子碰摩和转子油膜涡动的故障诊断方法,对基于EMD法和基于LMD法的信号分解结果进行对比分析.结果表明:LMD法分解转子振动信号时的模态混叠现象较EMD法分解时的模态混叠现象不明显;LMD法抑制端点效应的能力强于EMD法;LMD法的诊断结果更精确,能有效应用于汽轮机转子故障诊断中.     

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。     

基于改进HHT的故障电流相位抗干扰提取

针对传统分析方法难以分析非线性非稳态电网实测信号的缺点,文章提出了一种基于希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)提取电流相位的方法.为应对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在分解过程中普遍存在的模态混叠现象,该方法通过添加基于原电流信号相...     

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PAM-SSD-LSTM的短期风速预测

为提高短期风速预测的准确性,提出一种基于PAM聚类、奇异谱分解（SSD）和LSTM神经网络的组合预测模型来预测短期风速,以解决上述问题。首先,为提高神经网络的学习效率,采用PAM算法对原始风速数据进行相似日聚类;其次,SSD具有抑制模态混叠和虚假分量产生的优点,使用SSD分解风速序列,提取多尺度规律;最后,由于LSTM神经网络捕捉长时间依赖的序列的波动规律的能力较强,使用LSTM神经网络对分解后的风速分量进行预测,将各分量预测值叠加得到最终预测结果。实验结果表明,基于PAM-SSD-LSTM的组合预测模型可有效提高风速短期预测的准确率。     

基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型研究

针对太阳辐照度时间序列的非线性特点,文章设计了一种新的基于二阶数据分解算法和蝗虫优化混合核LSSVM的太阳辐照度预测模型,并对该模型进行了验证.首先,利用集合经验模态分解(EEMD)算法对原始太阳辐照度时间序列进行分解,得到若干个频率不同的分量;然后,利用变分模态分解(VMD)算法进一步分解频率最高的分量,得到K个相对...     

基于EEMD的SOA-KELM风电功率概率性短期区间预测

针对风电功率概率短期区间预测问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)与人群搜索算法(SOA)优化的核极限学习机(KELM)模型。首先,在风电功率非平稳性时频分析的基础上,利用EEMD将原始风电功率序列分解为不同的子序列,并对各EEMD子序列建立基于上下限直接估量的预测子模型。然后,使用SOA寻求KELM子模型输出权值上下限的最优解,以优化模型预测性能。最后,以实际数据为算例,将本文模型与粒子群优化(PSO)算法优化的5种预测模型进行对比。结果表明:EEMD-SOA-KELM模型收敛速度更快且全局收敛,可获得更加可靠优良的区间预测结果。     

基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经 网络的风功率组合预测

风功率的短期预测对于电力系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于总体平均经验模态分解（EEMD）和改进Elman神经网络的短期风功率组合预测方法。首先利用EEMD分解将风功率序列按不同波动尺度逐级分解,得到不同频率的分量以缓解风功率序列的非平稳性,然后对各分量分别建立改进的Elman神经网络预测模型进行预测,最后叠加各分量的预测结果得到最终预测数据。仿真结果表明,该方法不仅可以有效缓解风功率非平稳性对于预测精度的影响,还可以避免传统方法的模态混叠问题,具有较高的预测精度和适应性。     

基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型

风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始风速序列分解为一系列子序列,而后对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,同时克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对变分模态分解后的各子序列进行预测,最后将预测后的各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区3组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明所提出的混合模型预测精度明显高于其他对比模型。     

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。     

基于LMD-IMVO-LSSVM的短期风速预测

风速信号具有的随机性和波动性的特点给风速预测的准确性带来了巨大挑战。现有的风速预测方法较多,但大都难以满足风电场需求的预测效果。文章提出了一种基于LMD-IMVO-LSSVM的短期风速预测方法。首先采用局部均值分解(LMD)方法将原始风速序列分解为若干个平稳的风速子序列,结合改进多元宇宙优化算法(IMVO)寻优最小二乘支持向量机(LSSVM)的可调参数预测方法,建立了LMD-IMVO-LSSVM的风速预测组合模型;然后对分解得到的每个平稳子序列进行单独的预测,叠加各子序列预测结果,即得到最终的风速预测值。通过实验仿真分析得出,文章提出的组合预测模型可大大提高风速预测的准确性。     

基于EEMD-HS-SVM的短期风功率组合预测模型

随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一。文章建立了基于EEMD-HS-SVM短期风功率组合预测模型。采用EEMD分解技术对原始风功率序列做信息特征提取处理,将原始信号梯度化分解为一系列特征互异的本征模态函数,运用复杂统计理论体系下的样本熵作为特征,将特征相似的本征模态函数归类为尺度相异的新模态分量,根据新模态分量的局部特征与变化趋势,建立与之相对应的SVM预测模型。提出采用和声搜索算法优化SVM模型参数,有效改善了SVM算法存在的结构参数难以确定、训练效率低的不足。算例分析表明,EEMD-HS-SVM模型在风功率预测中具有较高的预测精度和预测效率。     

可变模式分解在炉膛压力管道微弱泄漏信号检测的应用研究

研究了一种新的信号分析方法,可变模态分解(VMD)方法。该方法通过预设尺度的方式将信号进行频率分段然后求中心频率获得模态函数。通过对引起模态混叠的间歇现象(噪声、间断信号等)对VMD方法的影响进行研究,并将VMD结果与总体平均经验模式分解(EEMD)、小波分解结果进行对比。针对电站锅炉炉膛压力管道泄漏信号的特点,提出了基于VMD的炉膛压力管道泄漏检测方法。对炉膛本底噪声与空压机合成信号进行了分析,并将结果与EEMD、小波分解结果进行对比。结果表明:VMD方法能有效的应用于炉膛压力管道泄漏信号检测。     

基于改进CEEMD-CS-ELM的短期风速预测

针对风速序列非线性对预测结果的影响,提出一种基于改进互补集合经验模态分解和极限学习机的风速预测模型。首先对风速序列进行改进互补集合经验模态分解,并利用相空间重构得到若干新的时间序列,以降低风速序列的不平稳性。通过改进布谷鸟算法矫正极限学习机模型的输入参数,预测处理后的风速序列。通过实例仿真,比较改进前后不同模型的相对误差,说明该文预测模型的合理性。     

基于MEEMD-GAELM组合模型的短期风电功率预测

考虑到风电功率短期预测的准确性对电网调度具有重要作用,提出了一种由改进的集成经验稳态分解(MEEMD)与基于遗传算法优化的极限学习机(GAELM)相结合的短期风功率组合预测模型,首先对原始风功率时间序列进行总体平均经验模态分解(CEEMD),通过排列熵剔除异常分量,再对剩余分量进行经验模态分解(EMD),其结果即为MEEMD分解所得分量,对分量分别建立GAELM预测模型,将各分量预测结果相加,即得到最终预测结果。对东北某风电场实测数据进行试验表明,与传统预测方法相比,组合预测模型有效提高了短期风功率预测的精确性。     

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。