基于智能混合模型对我国短期风速预测的实证研究

发布时间：2020-08-04 10:52

【摘要】：随着经济的快速发展,我国各地区的空气污染变得越来越严重,发展清洁能源已成为多方共识。风力发电是开发清洁能源最受欢迎的方向之一。所以,高精度和可靠的风速预测就变得至关重要。由于风速数据的随机性和不稳定性等特点,使得风速很难进行精确的预测。为了提高风速预测的准确度,本文提出了一种基于时间序列数据处理、长短期记忆神经网络(LSTM)和极限学习机(ELM)的混合风速预测模型SSA_VMD_LSTM_ELM,然后对我国沿海地区的风速数据进行了风速预测。本文所提出模型的主要内容包括:(1)用奇异普分析(SSA)来提取风速数据的趋势信息和残差信息;(2)使用变分模态分解(VMD)方法分别将所提取的趋势信息和残差分解为一系列子序列;(3)LSTM网络用来预测SSA_VMD获得的低频子序列;(4)ELM用来预测SSA_VMD获得的高频子序列。为了验证所提出模型的预测性能,选用了常用的风速预测模型以及本文所提模型SSA_VMD_LSTM_ELM的简化模型等九个混合模型(EEMD_GWO_SVR、CEEMD_GWO_SVR、VMD_GWO_SVR、EEMD_CS_SVR、CEEMD_CS_SVR、VMD_CS_SVR、SSA_ELM、VMD_ELM、VMD_LSTM_ELM)作为对比模型。文中四次数据实验结果表明:新提出的SSA_VMD_LSTM_ELM模型在我国四个沿海城市的风速预测中,都表现出了最好的预测效果;在RMSE、MAE、MAPE三个评价指标上,比其他对比模型至少提高了百分之三十的精度。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：C81

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