EMD-SE与ELM结合的超短期风电功率预测方法

"基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型"这篇文章探讨了一种创新的预测方法，将经验模态分解(EMD)、样本熵(SE)与极端学习机(ELM)结合，用于提升超短期风电功率预测的准确性。EMD是一种自适应的数据分析方法，能将非线性、非平稳的时间序列分解为一系列本征模态函数（IMFs）或子序列，每个子序列具有不同的复杂度。样本熵则是一种衡量时间序列复杂性和变异性的方法，适用于评估风电功率序列的不规则性和随机性。 在本文的预测模型构建中，首先利用EMD-SE对风电功率时间序列进行分解，得到多个特征各异的子序列。接着，使用三种不同的机器学习模型——最小二乘支持向量机(LSSVM)、极端学习机(ELM)以及基于原始岭回归(PPR)改进的极端学习机(PPR-ELM)分别对这些子序列进行预测。每种模型的参数和输入向量维数通过交叉验证法和重构相空间法优化，以确保模型的预测精度。 交叉验证法是一种统计学上的方法，用于评估模型的泛化能力，可以有效防止过拟合，确保模型在未见过的数据上也能表现良好。重构相空间法则是一种用于非线性时间序列预测的技术，它通过构造更高维度的相空间来捕捉数据的动态特性。 在实际应用中，作者使用了某一风电场的实际数据作为测试案例，结果显示，基于EMD-SE的ELM和PPR-ELM组合预测模型不仅在预测精度上超过了传统的EMD-SE与LSSVM组合模型，而且在训练速度上也更具优势。此外，这种新的预测模型的预测结果与实际风电功率值更为接近，为风电功率的在线高精度超短期预测提供了新的可能性。 本文提出的预测模型结合了数据分解、复杂度评估和先进的机器学习算法，为解决风电功率预测这一复杂问题提供了一种高效且精确的解决方案，有助于提升风电场的运行效率和电力系统的稳定性。对于依赖风能的电力系统来说，这种模型的应用有助于提前规划电力调度，减少由于风力波动引起的电网不稳定性，从而推动清洁能源的广泛应用。