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期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于CEEMDAN-ISSA-BiLSTM的風電功率組合預測模型

來源:電工電氣發布時間:2023-11-10 10:10 瀏覽次數:402

基于CEEMDAN-ISSA-BiLSTM的風電功率組合預測模型

童宇軒1,金超2,李燦3
(1 新能源電力系統國家重點實驗室(華北電力大學),北京 102206;
2 河海大學 能源與電氣學院,江蘇 南京 211100;
3 南京工程學院 電力工程學院,江蘇 南京 211167)
 
    摘 要:針對風電功率存在間歇性、非線性和波動性而難以準確預測的問題,提出一種遵循“序列分解-網絡預測-序列重構”的風電功率預測模型。針對風電場集群中的不同風電機組出力特性曲線,使用迭代自組織數據分析聚類算法 (ISODATA) 聚類得到典型出力曲線;利用自適應噪聲完全集成經驗模態分解 (CEEMDAN) 算法對聚類得到的原始風電序列數據進行模態分解,減少數據波動所帶來的預測誤差;建立各模態分量的雙向長短期記憶網絡 (BiLSTM) 預測模型,并使用改進麻雀搜索算法 (ISSA) 優化網絡參數,再將各模態分量的預測結果疊加得到風電功率的最終預測結果。算例結果表明,所提預測模型的預測精度相比其他對比模型更高,且有著更好的泛化能力。
    關鍵詞: 風電功率預測;自適應噪聲完全集成經驗模態分解;雙向長短期記憶網絡;改進麻雀搜索算法
    中圖分類號:TM614     文獻標識碼:A     文章編號:1007-3175(2023)11-0026-07
 
Wind Power Combination Prediction Model Based on
CEEMDAN-ISSA-BiLSTM
 
TONG Yu-xuan1, JIN Chao2, LI Can3
(1 State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy
Sources (North China Electric Power University), Beijing 102206, China;
2 College of Energy and Electrical Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China;
3 School of Electric Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China)
 
    Abstract: To solve the problem that wind power is difficult to predict accurately due to intermittent and nonlinear fluctuations, a wind power prediction model based on“sequence decomposition-network prediction-sequence reconstruction”is proposed. First, according to the output characteristic curves of various wind turbines in wind farm clusters, the typical output curves are obtained through Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm (ISODATA) clustering algorithm. Then, the Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN) is used to decompose the original wind power series data obtained by clustering to reduce the prediction error caused by data fluctuation. Third, the Bi-directional Long Short-Term Memory (BiLSTM) prediction model of each modal component is established, the Improved Sparrow Search Algorithm (ISSA) is used to optimize the network parameters, and the final prediction result of wind power is obtained by superimposing the prediction results of each modal component. The numerical results show that the prediction accuracy of the proposed model is higher than that of other models, and it has better generalization ability.
    Key words: wind power prediction; complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise; bi-directional long short-term memory; improved sparrow search algorithm
 
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