【摘 要】
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风能作为一种具有广阔发展前景的可再生能源,已被各界人士广泛关注。利用风力发电已经成为风能利用的主要形式,为保障电力系统运行稳定,对风电场风力的评估至关重要,而对风速
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风能作为一种具有广阔发展前景的可再生能源,已被各界人士广泛关注。利用风力发电已经成为风能利用的主要形式,为保障电力系统运行稳定,对风电场风力的评估至关重要,而对风速的预测则是风电场风力评估的核心内容。因此,本文提出了一种基于分解—重组模式的混合集成模型ICEEMD-SE-PSR-GRNN用于风速预测。该方法主要包括以下内容:首先,利用ICEEMD技术对原序列进行分解,降低数据的复杂度;其次,利用样本熵(SE)理论及其重组规则对分解后的子序列进行重组,在凸显序列相关性的同时减少计算量;第三,相空间重构(PSR)方法的使用可对模型输入形式进行动态的选择;第四,利用强搜索能力的灰狼优化(GWO)算法优化广义回归神经网络(GRNN)模型,从而获取更加准确的风速预测效果;最后,通过综合评价指标来实现对预测效果的整体评估。实证结果表明:本文提出的混合集成模型ICEEMD-SE-PSR-GRNN不仅在风速预测精度上,而且在模型预测的稳定性上,都优于与其对比的其它模型。
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