基于ICEEMDAN-PE-GDBO-LSSVM的风电功率预测

随着可再生能源特别是风电的高比例接入,电网面临着前所未有的不确定性和波动性挑战。为准确预测风电功率,提出一种基于改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)-排列熵(PE)-改进的蜣螂优化算法(GDBO)-最小支持二乘向量机(LSSVM)的组合模型。首先使用ICEEMDAN对风电数据进行分解,从而降低复杂度;之后根据PE对分解后得到的各分量进行聚合,再使用GDBO算法对LSSVM的关键参数进行寻优,以得到最佳预测模型;最后使用优化模型对各聚合分量分别进行预测和叠加,得到总的预测结果。基于国内风电场数据集进行实验验证,结果表明所提方法有较高的预测精度,均方根误差比单一的LSSVM模型低61.39%,在工程实践中具有更为广阔的应用前景。

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本文档关键词:电功率,预测,ICEEMDAN,PE,GDBO