多尺度风速预测模型基于改进的逃逸算法来优化时间变化的过实证模态分解
Haili Zheng1, Qian Wu1, Xuanhan Lv1
1School of Electronics and Information Engineering, Guangdong Ocean University, Zhanjiang, 524088, China.
本研究介绍了一种改进的逃生算法 (IESC),通过优化时间变化的波器实证模式分解 (TVF-EMD) 来增强风力发电预测. 这种新的方法通过精确,适应性的多频风信号分析来提高电网稳定性和调度可靠性.
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.
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 风能固有的随机性和波动性对电网稳定性和可靠的电力调度构成重大挑战.
- 现有的基于分解的预测方法与模式混合和非静止信号分离作斗争,限制了准确性.
研究的目的:
- 开发一个先进的风能预测方法,提高电网稳定性和调度可靠性.
- 提高风力发电预测的准确性和稳定性,特别是多步预测.
主要方法:
- 提出了一种改进的逃脱算法 (IESC) 具有混乱映射,以优化时间变化的过器实证模式分解 (TVF-EMD) 超参数,减轻模式混合.
- 实施了一种适应频率的混合模型,使用XLSTM用于高频,LSTM用于中频,ELM用于低频风信号组件.
- 在大型风能数据集上评估了IESC优化的TVF-EMD和混合预测模型.
主要成果:
- 该IESC算法在标准ESC,GWO和DE优化方法中表现出优异的性能.
- 与XLSTM单独相比,混合型实现了29.8%较低的1步平均绝对误差 (MAE) 和65.6%更高的15步R2.
- 超过15个步骤的错误增长仅限于12%,R2降解速度较慢35%,这表明长期准确性和稳定性得到了显著改善.
结论:
- 拟议的IESC优化的TVF-EMD和混合预测模型显著提高了风力发电预测的精度.
- 该方法有效地将多步预测准确度与实时调度要求相结合,确保更好的电网需求匹配.
- 这种方法有助于改善整合可变风能来源的电网运行稳定性.
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