EMD与ELM结合的逐时太阳能辐照量预测方法

"0 基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和极端学习机（Extreme Learning Machine，ELM）神经网络的逐时太阳能辐照量预测方法是一种结合了两种强大工具的预测策略，旨在提高预测准确性和运算效率。EMD是一种自适应的数据驱动方法，用于分解非线性、非平稳的时间序列，而ELM则是一种高效的单隐藏层前馈神经网络，能够快速训练且避免陷入局部最优。 1. 经验模态分解（EMD） EMD是Huang等人在1998年提出的一种数据处理技术，它能够将复杂的时间序列分解为一系列称为固有模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）的简单成分，这些成分分别代表了不同频率的信号。EMD的过程包括希尔维亚迭代、局部平均和残差定义等步骤，无需预先设定特定的基函数或分解级别，适用于处理具有非线性和非平稳特性的数据，如太阳能辐照量的变化。 2. 极端学习机（ELM） ELM是一种随机梯度下降法训练的神经网络，其主要特点是隐藏层节点的权重和偏置在训练前随机初始化，且在整个训练过程中保持不变。这使得ELM能够在短时间内完成训练，而且能够达到全局最优解，避免了传统神经网络训练过程中的局部最小问题。 3. 预测模型构建 在本文中，首先收集预测日的环境信息，如温度、湿度、风速等，构建相似日的逐时太阳能辐照量时间序列。接着，使用EMD对时间序列进行分解，得到多个具有不同频率的IMF成分。然后，针对每个IMF，建立一个ELM神经网络预测模型，训练每个模型以预测未来时间点的IMF值。最后，将所有IMF预测值相加，得到原始太阳能辐照量序列的预测值。 4. 比较与优势 实验结果表明，这种结合EMD和ELM的方法相比传统的预测技术，如统计模型（如ARIMA）和单一的人工智能方法（如ANN），在预测准确度上有显著提升，并且运算速度更快。由于EMD可以有效地提取时间序列的特征，而ELM可以快速而准确地拟合这些特征，两者结合可以更好地捕捉和预测太阳能辐照量的复杂变化。 5. 应用与意义 准确的太阳能辐照量预测对于光伏发电系统的优化运行、电力市场交易、电网调度以及能源规划都至关重要。该方法的提出有助于提高光伏发电的可靠性和经济效益，促进可再生能源的广泛应用。 总结，本文提出的经验模态分解与极端学习机相结合的预测模型，为逐时太阳能辐照量预测提供了一个高效且准确的解决方案，对于推动太阳能发电领域的科学研究和技术进步具有积极的贡献。这种方法的进一步研究和改进可能涉及如何优化EMD的分解过程，以及如何调整ELM的网络结构以适应不同的预测任务，从而实现更精细和准确的预测。"