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基于ECBO-VMD-WKELM的风电功率超短期多步预测 被引量：18
1
作者 李青 张新燕 +3 位作者 马天娇 马涛 王衡 尹红升 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期3070-3078,共9页
提出一种全新的集合强化物体碰撞优化算法(enhanced colliding bodies optimization,ECBO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、小波核极限学习机(wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)的超短期风电功率多... 提出一种全新的集合强化物体碰撞优化算法(enhanced colliding bodies optimization,ECBO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、小波核极限学习机(wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)的超短期风电功率多步预测模型。针对VMD方法自适应性低的问题,提出将ECBO方法用于VMD核心参数自动寻优,且基于加权排列熵(wavelet kernel extreme learning machine,WPE)算法思想来设计ECBO-VMD方法适应度函数,在提高VMD分解方法自适应性的同时实现了对各分解分量规律性的定量判别。采用ECBO-VMD对原始风电功率时间序列进行自适应分解,然后针对各分解分量建立WKELM预测模型并进行重构以得到最终预测结果。实验结果表明,该方法较现有单一及组合预测方法,多步预测精度均取得了大幅度提高,且预测误差分布可控制在较窄的期望预测区间内。 展开更多
关键词 风电功率预测 强化物体碰撞优化 变分模态分解 小波核极限学习机
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