基于混合变分模态分解模型的短期风速预测

论文摘要

针对风速时间序列不稳定导致其难以准确预测的问题,提出一种基于最优变分模态分解(OVMD)和蝙蝠算法(BA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的短期风速预测模型。采用OVMD技术,将原始风速时间序列先分解为若干个相对稳定的分量序列,然后对各个分量分别建立LSSVM模型进行预测,并采用蝙蝠算法优化LSSVM中的参数,最后对优化的分量预测模型的预测值求和,即得到原始风速序列的预测值。算例分析表明,该模型具有较高的预测精度,能有效跟踪风速的变化规律。研究成果为短期风速预测提供了新思路。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴小涛,袁晓辉,袁艳斌,张东寅

关键词: 风速预测,最优变分模态分解,蝙蝠算法,最小二乘支持向量机

来源: 水电能源科学 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 黄冈师范学院数学与统计学院,华中科技大学水电与数字化工程学院,武汉理工大学资源与环境学院,国网湖北省电力有限公司经济技术研究院

基金: 国家自然科学基金项目(41571514),黄冈师范学院博士基金项目(201828603),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017KFYXJJ204)

分类号: TM614

页码: 195-198

总页数: 4

文件大小: 780K

下载量: 260

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标签：风速预测论文;  最优变分模态分解论文;  蝙蝠算法论文;  最小二乘支持向量机论文;