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

• 作者: 孟安波 曾云 杨跞 殷豪
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多步区间预测 风速点预测 奇异谱分析-模糊信息粒化 极限学习机 改进布谷鸟算法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 可再生能源发电与综合消纳技术
• 页码范围: 1467-1474
• 页数: 8页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.2589

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷豪		51	287	10.0	14.0
2	孟安波		92	669	15.0	21.0
3	曾云		6	12	2.0	3.0
4	杨跞		6	7	2.0	2.0