【摘 要】
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针对风力发电的风速时间序列非平稳特性和预测精度不高的问题,提出了一种基于改进集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-局部均值分解(l
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院 西安710600
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针对风力发电的风速时间序列非平稳特性和预测精度不高的问题,提出了一种基于改进集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-局部均值分解(local mean decomposition,LMD)-引力搜索算法(gravita-tional search algorithm,GSA)-门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的超短期组合风速预测模型.首先利用MEEMD将风速序列分解为本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,求出各IMF分量的样本熵(sample entropy,SE),根据样本熵值的大小,量化其IMF分量的复杂性,对复杂性较高的IMF1分量采用LMD进行二次分解,然后对各分量建立经GSA优化的GRU神经网络预测模型,最后通过叠加得到风速的预测值.通过算例分析证明,所提的预测模型比其他几个单一和组合预测模型的预测精度高,可适用于风速的超短期预测.
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