基于总体平均经验模态分解的风功率预测方法研究

资源摘要信息: "该文件提供了一种创新的风功率预测方法，它结合了总体平均经验模态分解（TAM-EMD）和改进的Elman神经网络技术。这种结合旨在提高风能发电预测的准确性，以便更好地管理和调度电网资源。方法的实施涉及几个关键步骤，首先是数据预处理，然后是使用TAM-EMD进行数据分解，最后应用改进的Elman神经网络进行预测建模。TAM-EMD用于从风功率时间序列数据中提取特征信息，并分离出有用的信号与噪声。改进的Elman神经网络则用于处理和学习这些分解后的信号，并输出对未来风功率的预测。该方法的创新之处在于对传统Elman神经网络结构的改进，从而增强了模型对非线性时间序列数据的学习能力和泛化能力。" 以下是详细的知识点说明： 1. 风功率预测技术: - 风功率预测对于风力发电站和电力系统的运行至关重要，因为它有助于电力调度和系统稳定性的管理。 - 高准确性预测能够减少风电场的弃风现象，提高风能利用率，降低对备用能源的依赖。 2. 经验模态分解（EMD）: - EMD是一种用于非线性和非平稳时间序列分析的自适应分解方法，将复杂的信号分解成有限个固有模态函数（IMFs）。 - 总体平均经验模态分解（TAM-EMD）是EMD的一种改进版本，通过平均分解不同尺度的信号来更好地提取数据特征。 3. Elman神经网络: - Elman神经网络是一种动态递归神经网络，特别适合处理具有时间序列特征的数据。 - 网络中的递归连接允许模型捕获过去状态对当前输出的影响，适用于记忆先前信息的预测任务。 4. 预测模型的改进: - 改进Elman神经网络可能包括调整网络结构、优化权重初始化和学习算法，以及引入新的激活函数等。 - 这些改进旨在提升网络的学习效率和预测的准确性，尤其在处理风功率这种具有较强随机性和波动性的数据时。 5. 组合预测方法: - 组合预测方法通常结合了多种预测模型的优点，以期望获得比单一模型更优的预测性能。 - 在该文档中，TAM-EMD和改进Elman神经网络的结合旨在提高对风功率时间序列的预测能力。 6. 数据处理和特征提取: - 数据预处理是预测模型中不可或缺的步骤，它包括去除噪声、数据标准化等操作。 - 特征提取能够帮助模型更好地理解数据本质，例如TAM-EMD分解出的IMFs可以作为后续预测模型的输入特征。 7. 电力系统调度: - 风功率预测结果直接影响电力系统调度计划，这包括发电机组的启停、负载分配、备用容量规划等。 - 准确的预测能够使系统运行更加经济高效，同时确保电网的可靠性和稳定性。 通过上述知识点，我们可以看出该文件描述的研究工作对于提高风功率预测的准确性、优化电力系统运行、提高可再生能源利用率具有重要意义。该方法通过改进神经网络和引入先进的数据分解技术，为相关领域的研究和技术应用提供了新的思路和工具。