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Updated: Jun 27, 2025

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Published on: June 24, 2019
ICEEMDAN-Informer-GWO:一种混合模型,用于准确预测风速
Bala Saibabu Bommidi1,2, Kiran Teeparthi3, Vinod Kumar Dulla Mallesham4
1Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology Andhra Pradesh, Tadepalligudem, 534101, Andhra Pradesh, India.
精确的风速预测对于风能集成至关重要. 一个新的混合框架,ICEEMDAN-Informer-GWO,显著提高了在多个时间范围内预测风速的准确性.
科学领域:
- 可再生能源系统可再生能源系统
- 计算智能是一种计算智能.
- 环境工程 环境工程
背景情况:
- 全球日益增长的能源需求和环境问题需要风能技术的进步.
- 准确的风速预测对于大规模风力发电系统的高效集成和运行至关重要.
- 现有的预测模型经常在准确性和计算效率方面面临挑战.
研究的目的:
- 引入和评估一个新的混合框架,ICEEMDAN-Informer-GWO,以提高风速预测的准确性.
- 为了提高预测,利用先进的信号分解和优化技术.
- 评估框架在不同风电场数据集和预测视野中的表现.
主要方法:
- 使用改进的完整合体实证模式分解与适应噪声 (ICEEMDAN) 进行强大的风速数据分解.
- 采用Informer模型进行计算高效的风速预测.
- 集成灰狼优化 (GWO) 算法来微调Informer模型参数以获得卓越的性能.
主要成果:
- 拟议的ICEEMDAN-Informer-GWO框架在风速预测方面表现出卓越的表现.
- 在所有测试时间范围内 (提前5分钟,30分钟和1小时) 观察到统计学上显著的准确性改善.
- 使用来自布洛克岛,墨西哥湾沿岸和花园城市的各种风电场数据集来验证一致的高性能.
结论:
- 混合ICEEMDAN-Informer-GWO框架为准确的风速预测提供了一个非常有效的解决方案.
- 这种方法显著提高了风能融入电网的可靠性.
- 该研究证实了该框架在现实世界风能场景中的稳定性和适用性.
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