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CEEMD双层分解和Granger因果变量选择风电功率预测
1
作者
刘勇
杨熙卉
+1 位作者
燕林滋
欧云
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第4期98-105,共8页
针对风电功率时间序列具有高度随机波动性而无法精准预测的问题,提出一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)、Granger因果关系检验和长短时记忆网络的新型混合预测方法用于预测风电功率。首先,为研究风电功率和风速的隐性相关性,通过CEEM...
针对风电功率时间序列具有高度随机波动性而无法精准预测的问题,提出一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)、Granger因果关系检验和长短时记忆网络的新型混合预测方法用于预测风电功率。首先,为研究风电功率和风速的隐性相关性,通过CEEMD算法对风电功率和风速时间序列分别进行序列分解,实现双层分解。其次,通过Granger因果关系方法对各风速分量与各风电功率分量进行因果关系检验,分析风电功率分量与各风速分量间的相关性,以此实现各风电功率分量的输入变量选择。最后,采用长短时记忆网络对各风电功率分量进行预测,并集成得到最终的风电功率预测结果。通过风电厂的实际数据进行了试验,并与多个应用广泛的经典模型进行对比,结果表明该方法的预测精度取得了大幅度提高,能够对风电功率实现精准预测。
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关键词
风电功率预测
完备集成经验模态分解
长短时记忆网络
GRANGER因果关系检验
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职称材料
题名
CEEMD双层分解和Granger因果变量选择风电功率预测
1
作者
刘勇
杨熙卉
燕林滋
欧云
机构
银川能源学院
宁夏交通学校
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第4期98-105,共8页
基金
宁夏自然科学基金项目(2021AAC03254)
宁夏高等学校科学研究项目(NGY2020123)。
文摘
针对风电功率时间序列具有高度随机波动性而无法精准预测的问题,提出一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)、Granger因果关系检验和长短时记忆网络的新型混合预测方法用于预测风电功率。首先,为研究风电功率和风速的隐性相关性,通过CEEMD算法对风电功率和风速时间序列分别进行序列分解,实现双层分解。其次,通过Granger因果关系方法对各风速分量与各风电功率分量进行因果关系检验,分析风电功率分量与各风速分量间的相关性,以此实现各风电功率分量的输入变量选择。最后,采用长短时记忆网络对各风电功率分量进行预测,并集成得到最终的风电功率预测结果。通过风电厂的实际数据进行了试验,并与多个应用广泛的经典模型进行对比,结果表明该方法的预测精度取得了大幅度提高,能够对风电功率实现精准预测。
关键词
风电功率预测
完备集成经验模态分解
长短时记忆网络
GRANGER因果关系检验
Keywords
wind power prediction
CEEMD
LSTM
Granger causality test
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CEEMD双层分解和Granger因果变量选择风电功率预测
刘勇
杨熙卉
燕林滋
欧云
《中国测试》
CAS
北大核心
2023
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