基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机的风速多步区间预测 |
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引用本文: | 殷豪,曾云,孟安波,杨跞.基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机的风速多步区间预测[J].电网技术,2018(5). |
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作者姓名: | 殷豪 曾云 孟安波 杨跞 |
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作者单位: | 广东工业大学自动化学院 |
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摘 要: | 不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然后利用模糊信息粒化对重构后的噪声成分进行有效挖掘,提取每个窗口最小值、平均值和最大值。对各分量采用极限学习机分别建立预测模型,为了提高预测精度、缩小区间范围,采用改进布谷鸟算法对预测模型的参数进行优化。最后将所有分量的预测结果进行叠加,实现风速区间预测。以风电场实际数据为算例,结果表明所提方法具有较高的预测精度和可靠的多步区间预测,且运行效率高,能有效跟踪风速变化。
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