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.