变分模态分解与蝙蝠算法-相关向量机在短期风速区间预测中的应用

"基于变分模态分解和蝙蝠算法-相关向量机的短期风速区间预测" 本文探讨了短期风速预测的一种新方法，该方法旨在克服传统点预测方法无法体现风速随机性的局限性。研究中，作者提出了一个结合变分模态分解(VMD)和蝙蝠算法-相关向量机(BA-RVM)的区间预测模型，以提高预测精度和提供更精确的预测范围。 首先，变分模态分解技术被用来将原始风速序列分解为多个子序列，每个子序列反映了风速的不同动态模式。这一过程有助于捕捉风速变化的复杂性和非线性特征。接着，样本熵(SE)算法用于分析这些子序列，识别出具有代表性的3类分量，这有助于区分风速的不同行为模式。 然后，相关向量机(RVM)被应用到每个分量上，建立独立的预测模型。RVM是一种高效的学习算法，它可以有效地处理小样本数据，且具有较好的泛化能力，适用于风速预测这种复杂问题。通过RVM，每个分量的未来变化可以被预测。 为了进一步提升预测精度，蝙蝠算法(BA)被引入来优化相关向量机的参数。BA是一种全局优化算法，灵感来源于蝙蝠的生物声波定位行为，能够高效搜索最佳解决方案空间，从而改善模型性能。 最后，各个分量的预测结果被叠加求和，生成一个置信水平下的总体区间预测。这种方法不仅给出了预测值，还提供了预测值可能落入的区间，这对于风电场的管理和电网调度具有重要价值。 与其他区间预测方法比较，如Bootstrap重抽样法、概率密度预测、分位数回归、极限学习机(ELM)、集对分析等，该方法在预测精度、区间覆盖率和区间宽度控制上表现更优。尽管贝叶斯概率预测方法能提供预测量的分布特性，但在某些区域可能存在区间过宽的问题，而本文提出的方法有效地解决了这个问题。 本文提出的BA-RVM模型结合了VMD的模式分解能力和BA的优化能力，提高了短期风速预测的准确性，同时提供了预测区间，为风电并网和电网管理提供了更为全面的预测信息，有助于降低决策风险。这种方法对于应对风能这种可再生能源的不确定性，以及推动智能电网的发展具有重要意义。