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基于EEMD-近似熵和储备池的风电功率混沌时间序列预测模型

张学清 梁军

基于EEMD-近似熵和储备池的风电功率混沌时间序列预测模型

张学清, 梁军
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  • 针对风电功率时间序列的混沌特性,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)-近似熵和回声状态网络(echo state network, ESN) 的风电功率混沌时间序列组合预测模型.首先为降低对风电功率局部分析的计算规模以及提高预测的准确性, 利用EEMD-近似熵将风电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列; 然后对各子序列分别建立ESN、经过高频分量正则化改进的EEMD-ESN模型和最小二乘支持向量机预测模型; 最后以某一风电场实际采集的数据为算例,仿真结果表明EEMD-ESN模型在训练速度和预测精度上优于最小二乘支持向量机模型,为实现风电功率短期预测的在线工程应用提供了新的有益参考.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 51177091)和山东省自然科学基金(批准号: ZR2010EM055)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-08-20
  • 修回日期:  2012-10-30
  • 刊出日期:  2013-03-05

基于EEMD-近似熵和储备池的风电功率混沌时间序列预测模型

  • 1. 山东大学电气工程学院, 济南 250061;
  • 2. 电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学), 济南 250061
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 51177091)和山东省自然科学基金(批准号: ZR2010EM055)资助的课题.

摘要: 针对风电功率时间序列的混沌特性,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)-近似熵和回声状态网络(echo state network, ESN) 的风电功率混沌时间序列组合预测模型.首先为降低对风电功率局部分析的计算规模以及提高预测的准确性, 利用EEMD-近似熵将风电功率时间序列分解为一系列复杂度差异明显的风电子序列; 然后对各子序列分别建立ESN、经过高频分量正则化改进的EEMD-ESN模型和最小二乘支持向量机预测模型; 最后以某一风电场实际采集的数据为算例,仿真结果表明EEMD-ESN模型在训练速度和预测精度上优于最小二乘支持向量机模型,为实现风电功率短期预测的在线工程应用提供了新的有益参考.

English Abstract

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