資料介紹
為提高預測的可靠性和準確性,提出一個基于模態(tài)分解理論和膜計算優(yōu)化算法的混合模型用于風速預測。與現(xiàn)有的風速預測方法相比,該模型提高了預測精度。該模型包括3個主要步驟:為了簡化數(shù)據(jù)的復雜度,通過互補集合經(jīng)驗模式分解(CEEMD)將原始風電功率時間序列分解成幾個固有模態(tài)函數(shù)(IMFs);對每個IMF分量單獨建立膜計算優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(MCO-SVR)的模型進行預測;疊加全部IMF分量的預測值作為最終的預測結(jié)果。建立包括單一的支持向量回歸機模型、不同分解方法以及相同的分解方法但使用不同的優(yōu)化算法在內(nèi)的9種基本模型,來驗證所提出的混合模型的優(yōu)越性。實證研究表明,所提出的混合模型在預測精度上顯著優(yōu)于其他的基本模型。
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