Advertisement

基于EEMD的LS-SVM与ELM结合的短期风速预测方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种结合局部均值分解(EEMD)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)及极端学习机(ELM)的新型短期风速预测模型，有效提升了预测精度。 基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测方法对于提高风电场风速预测准确性具有重要意义。准确的风速预测有助于有效缓解并网发电后风电对电网的影响，从而增强风电市场的竞争力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于EEMD的LS-SVM与ELM结合的短期风速预测方法
    优质
    本研究提出了一种结合局部均值分解(EEMD)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)及极端学习机(ELM)的新型短期风速预测模型，有效提升了预测精度。 基于EEMD的LS-SVM和ELM混合短期风速预测方法对于提高风电场风速预测准确性具有重要意义。准确的风速预测有助于有效缓解并网发电后风电对电网的影响，从而增强风电市场的竞争力。
     
  • 基于OS-ELM的风速校正与短期风电功率预测
    优质
    本研究提出了一种基于OS-ELM算法的方法，用于修正风速数据并进行短期风电功率预测，提高可再生能源系统的效率和可靠性。 随着风电场运营时间的增长，原有的风电功率预测模型逐渐变得不再适用，导致其准确性下降。为解决这一问题，本段落提出了一种基于在线序列-极限学习机（OS-ELM）算法的短期风电功率预测模型更新策略。该方法通过将历史数据固化在隐含层输出矩阵中构建了初始的OS-ELM模型，并且当需要进行模型更新时，只需引入新产生的数据即可完成调整，从而极大地减少了计算资源的需求。 此外，在数值天气预报（NWP）风速预测的基础上，利用极限学习机（ELM）算法进行了修正工作。再结合风电功率置信区间对最终的电力输出预测值做进一步校正处理。实验结果显示：使用OS-ELM更新策略后所形成的模型适应性增强且准确性有所提升；而通过引入基于风电功率置信区间的二次修正机制，则明显提高了风力发电量预测精度。
     
  • 基于SVM的风速预测程序
    优质
    本程序采用支持向量机(SVM)算法，旨在精准预测风速变化趋势，为风电场运营和天气预报提供科学依据，优化能源调度与管理。 使用支持向量机预测风速的MATLAB程序需要放在SVM工具箱中才能运行。
     
  • 基于EMD和SVM的风电功率短期预测（2012年）
    优质
    本研究提出了一种结合经验模态分解(EMD)与支持向量机(SVM)的方法，用于提高风电功率的短期预测精度，旨在优化风能利用效率。 由于风电具有不确定性，准确的风电功率预测对于接入大量风力发电系统的电网至关重要。为了提高预测精度，本段落提出了一种基于经验模式分解法（EMD）和支持向量机（SVM）相结合的方法构建复合预测模型。 考虑到风电机组输出数据呈现出强烈的非线性特征，该模型首先根据不同的风速将训练样本分为高、中、低三类。然后对每种类别的风电功率序列进行经验模式分解，并为每个频带分量建立支持向量机预测模型。最终的预测结果是各子模型预测值等权求和得到。 通过使用实际风电场采集的数据对该方法进行了验证，证明了其可行性和有效性。
     
  • 基于小波变换的ARIMA短期风速预测
    优质
    本文探讨了运用小波变换与ARIMA模型结合的方法，以提高短期风速预测的准确性。通过实证分析验证该方法的有效性。 风电场风速的短期预测已成为国内外研究的重点问题。准确地预测风电场风速有助于调整调度计划，并有效减少风电对整个电网的负面影响。
     
  • 基于GRU与ARIMA的时间序列预测方法：结合GRU的短期及长期预测能力
    优质
    本文提出了一种融合了门控循环单元（GRU）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的方法，有效利用了GRU处理非线性时间序列数据的能力以及ARIMA进行长期趋势预测的优势。 GRU-ARIMA模型用于时间序列预测，其中GRU可以进行短期和长期预测。使用GRU和ARIMA模型进行时间序列预测时，GRU能够适用于不同时间段的预测需求。
     
  • 基于EEMD-MIPCA-LSTM的燃气短期负荷预测
    优质
    本研究提出了一种结合EEMD、MIPCA和LSTM的技术框架，用于提高燃气短期负荷预测精度，为能源管理和规划提供有力支持。 燃气负荷受天气状况及经济发展等因素影响较大, 导致其变化趋势具有复杂性和特征因子的冗余性, 从而降低了预测精度。为解决这一问题，在处理燃气负荷的复杂性方面，采用了EEMD自适应时频局部化分析方法，将非线性、非平稳性的燃气负荷数据分解成一系列平稳的本征模式分量和剩余项。在应对特征因子之间的冗余性问题上，则结合了PCA与互信息分析，在选择特征向量的过程中用互信息替代协方差矩阵中的特征值，有效避免了传统PCA方法仅关注变量间相关性的局限，并忽略了它们与燃气负荷实际数值的相关关系。最后针对不同子序列分别构建LSTM模型，预测并重构各分量的预测结果以得出最终结论。通过使用上海地区的燃气数据进行验证实验，结果显示本段落提出的方法在测试集上的MAPE值为6.36%，优于其他模型的表现误差水平。
     
  • 基于LSTM算法的MATLAB短期风速预测模型 LSTM-regression-master.rar
    优质
    本资源提供了一个基于长短期记忆网络（LSTM）的Matlab代码包，用于建立并应用一个短期风速预测模型。该模型通过历史数据学习复杂时间序列模式，并进行未来风速值的精准预测。包含所有必要的函数和文档以实现从数据预处理到模型训练及评估的过程。 基于LSTM算法，在MATLAB环境中对短期风速进行了预测。
     
  • 基于LSTM算法的MATLAB短期风速预测模型 LSTM-regression-master.rar
    优质
    本资源提供了一种基于长短时记忆网络（LSTM）的MATLAB实现方案，用于进行短期风速预测。通过下载包内的代码和文档，用户可以深入理解并应用该预测模型，以提高对风能发电等领域的预报精度。 基于LSTM算法在MATLAB中对短期风速进行了预测。
     
  • 【风速预测】基于DBN算法的风速预测【附带Matlab源码 1400期】.zip
    优质
    本资源提供基于深度置信网络(DBN)算法进行风速预测的方法及其实现代码，采用Matlab编写。适用于研究与学习天气预报和可再生能源领域中的风能预测技术。 【风速预测】使用DBN算法进行风速预测的Matlab源码（1400期）.zip