基于改进小波包算法的风电功率短期预测

风电功率预测对于风电场制定电力调度计划和维修计划具有十分重要的意义,利用改进小波包处理混频信息的能力,将风电功率分解成多个频率的子序列;再利用遗传神经网络组合模型分别对各子序列进行预测,且利用改进小波包对各子序列预测结果进行了重构得到实际的预测值;最后以安徽省某地区风电场风功率数据为依据验证模型,由仿真结果分析可见组合算法取得了良好的预测效果。     

基于实测数据分析的风电功率预测

由于风力发电所利用的近地风能具有波动性、间歇性、低能量密度等特点,对风电场的发电功率进行尽可能准确的预测是风电发展的关键.本文根据某风场的实测数据,采用了时间序列中的自回归移动平均模型(ARMA),对风电功率进行了实时预测;为进一步提高风电功率实时预测的精确性,本文提出了一种基于BP神经网络和ARMA组合模型的预测方法,并对上述实测数据采用该方法进行了实时预测.预测结果表明:组合模型的预测结果与单独的自回归移动平均模型相比,风电功率的实时预测的均方根误差和百分比误差分别减少了4.01%和3.25%,工程中可以采用该组合模型对风电功率进行预测.     

GA-WNN网络在风电功率预测中的应用研究

利用遗传算法的全局优化能力和小波神经网络的高精度特性,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的风电功率预测方法,应用某风电场的58台风电机组的输出功率数据作为实例,验证了GAWNN模型的预测鲁棒性好,精度高,有效减小了预测误差.     

基于小波分析的公路旅客运输量预测

为了更加准确地预测动态变化的公路客运量,提出了基于小波分析的客运量的预测方法.针对公路客运量具有拟周期性、非平稳性和非线性的特点,首先利用小波变换对公路客运量时间序列进行小波分解,再重构低频信号提取其变化趋势,然后采用Antisymmetric(whole-point)方法对变化趋势进行延拓,对延拓后信号进行采样得到预测结果.实验表明,该方法可以有效地减小数据预测的误差,优于一般的曲线拟合法.     

基于集成多尺度LSTM的短时风功率预测

风能作为一种无污染可再生能源,风力发电的比例在全球范围内逐年增加.针对风力发电存在出力波动大,从而导致电网电力不稳定的问题,提出基于集成多尺度长短时记忆网络(LSTM,long short-term memory)的短时风功率预测模型.利用LSTM对序列数据的特殊处理能力,集成多个基预测模型对不同尺度时间数据的预测结果,共同进行短时风功率预测.风功率的精确预测有利于电力资源的全面掌控和调度.采用中国东北地区风力发电真实数据集对模型进行验证,结果证实研究方法预测精度较高,有很好的稳定性.     

基于IVMD-CS-LSTM的超短期风电功率预测算法设计

功率预测对提高风电电能质量、减少风电并网时对电网的冲击起着重要作用.针对风电功率数据特征，提出一种基于改进变分模态分解（Improved Variational Mode Decomposition,IVMD）的长短期记忆神经网络（Long-Short Term Memory Network,LSTM）的风电功率预测算法，并利用布谷鸟（Cuckoo Search,CS）算法对LSTM进行超参数寻优.首先，通过相关性分析，对风电场10类数据进行特征筛选，确定与功率相关性最大的两类数据作为模型的输入数据.接着，利用IVMD计算最大包络线峰度，确定变分模态分解的最佳分解参数，将原始风速序列进行分解，得到时间尺度各异的本征模态分量（Intrinsic Mode Functions,IMF）.最后，针对LSTM神经网络模型的超参数优化困难、难以得到最优解等问题，提出采用CS算法对关键超参数进行寻优，建立了IVMD-CS-LSTM预测模型，得到了风电功率短期预测结果.采用实际风电场数据对算法进行测试，与常用预测算法比较，预测结果有更高的精度.     

利用相似日小波变换和多层感知机的短期光伏功率预测

为了提高光伏功率预测的准确性和可靠性,基于相似日小波变换和多层感知机建立智能光伏功率预测模型;将小波变换的多分辨率特点和多层感知机的非线性拟合能力结合起来,以有效地提高预报的可靠性.首先,选取相似日数据并归一化,并用小波变换对数据进行预处理;其次,训练多层感知机模型学习气象因素与光伏功率之间的映射关系;最后,基于沙漠知...     

混沌最小二乘支持向量机的短期风功率预测

结合混沌的相空间重构理论和LS-SVM的优点,提出了一种基于混沌LS-SVM风功率预测方法,利用误差评价函数形成反馈机制,通过误差反馈建立参数合理的风功率预测模型;通过对实际数据的仿真,结果表明所提出的混沌LS-SVM预测模型有较好的非线性拟合能力,有较高的预测精度。     

基于小波神经网络的建筑工程沉降变形预测

变形监测是安全化、信息化工程建设和管理的重要内容,贯穿于建筑物设计、施工和运营整个过程.本文基于小波分析、BP神经网络、小波分析与神经网络结合的相关理论,借助MATLAB编程,建立了改进的BP神经网络、辅助式小波神经网络、嵌入式小波神经网络3种变形预测网络模型.结合工程实测数据,利用建立的3种模型,分别应用累积沉降和期间沉降不同模式数据进行预测.结果表明,两种小波神经网络组合模型的预测效果明显优于单一的BP神经网络模型,具有更高预测精度和更快的收敛速度,且训练样本数目越多,模型精度越高,预测效果越好.     

基于波动分量偏度风电功率的预测

风电功率波动分量的存在对风电功率的预测精度有重要影响。为提高风电功率的预测精度,本文从波动分量偏度入手,推导出预测精度与波动分量的偏度的相关性;并选取合格率作为精度指标,运用卡尔曼滤波模型和小波神经网络模型计算合格率,验证了合格率与偏度的相关性;最终得出波动分量的偏度与风电功率的预测精度呈显著负相关,该结果表明选取波动分量偏度较小的数据可提升风电功率预测精度。