改良型エスケープアルゴリズムを用いた時変フィルタ経験的モード分解最適化に基づくマルチスケール風速予測モデル
Haili Zheng1, Qian Wu1, Xuanhan Lv1
1School of Electronics and Information Engineering, Guangdong Ocean University, Zhanjiang, 524088, China.
本研究では、改良型エスケープアルゴリズム(IESC)を導入し、時変フィルタ経験的モード分解(TVF-EMD)を最適化することで風力発電予測を強化します。この新しいアプローチは、正確で適応的なマルチ周波数風信号分析を通じて、電力系統の安定性と dispatch reliability を向上させます。
背景:
- 風力エネルギー固有の確率性と変動性は、電力系統の安定性と信頼性の高い電力 dispatch に重大な課題をもたらします。
- 既存の分解ベースの予測手法は、モード混合と非定常信号分離に苦労しており、精度が制限されています。
結論:
- 提案されたIESC最適化TVF-EMDとハイブリッド予測モデルは、風力発電予測の精度を大幅に向上させます。
- この手法は、マルチステップ予測精度とリアルタイム dispatch 要件を効果的に橋渡しし、電力系統の需要マッチングを改善します。
- このアプローチは、変動する風力エネルギー源を統合する電力系統の運用安定性の向上に貢献します。
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