CEEMDAN-PE结合QGA-BP的短期风速预测模型

"基于CEEMDAN-PE和QGA-BP的短期风速预测模型是一种结合了自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)，排列熵(PE)以及量子遗传算法(QGA)优化的BP神经网络的预测技术，用于提升风电场短期风速预测的准确性。该模型通过CEEMDAN分解原始风速时间序列，减少不同特征尺度序列间的相互干扰。接着，利用排列熵对分解得到的分量进行聚类，减少计算复杂度。再者，QGA优化BP神经网络的参数，解决了BP网络初始化权重和阈值选择的随机性问题，提高预测的稳定性和准确性。实验证明，该模型在降低预测误差方面表现出色，具有实际应用价值。" 在风能领域，准确的风速预测对于风电场的运营和电力系统的稳定性至关重要。传统的预测方法如单一的BP神经网络可能因风速时间序列的随机性和非平稳性而导致预测精度不足。CEEMDAN是一种先进的信号分解方法，它能够有效地处理非线性和非平稳信号，避免了模态混叠问题，并提高了分解效率。排列熵(PE)在此模型中作为特征选择工具，通过对分解后的分量进行排序和熵计算，能够识别并合并相似特征的分量，进一步简化了问题。 量子遗传算法(QGA)是从生物进化论中的遗传算法发展而来的一种优化方法，它借鉴了量子力学的概念，能够在搜索空间中全局寻优，避免陷入局部最优，从而优化BP神经网络的参数配置。在本研究中，QGA被用来优化BP网络的权重和阈值，提升了网络的预测性能。 文献比较显示，尽管先前的研究如遗传算法优化的BP模型或多种群遗传算法的超短期预测模型已经提高了预测精度，但仍然存在优化算法的局限性和原始时间序列未处理的问题。CEEMDAN-PE与QGA-BP模型的组合克服了这些不足，通过更精细的序列分解和更智能的参数优化，实现了更高的预测精度和更低的误差，对风电场的运行管理和电力系统的稳定运行具有积极的意义。 总结来说，这篇研究提出的CEEMDAN-PE和QGA-BP模型为短期风速预测提供了一个强大且高效的解决方案，它整合了先进的数据处理方法（CEEMDAN和PE）与优化技术（QGA），以适应风速数据的复杂性，从而提高了预测的精确性和实用性。这一技术对于促进可再生能源的可持续利用和电力系统的可靠性具有重要贡献。