基于EVMD和布谷鸟算法的短期风功率区间预测

作     者：张亚刚 赵云鹏 王思祺 Zhang Yagang;Zhao Yunpeng;Wang Siqi

作者机构：新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)北京102206 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2022年第43卷第8期

页      面：292-299页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 0706[理学-大气科学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(51637005) 河北省自然科学基金(G2020502001)。 

主　　题：风功率 预测 信号处理 EVMD 神经网络 布谷鸟算法 

摘      要：为提高短期风功率预测精度和预测的可控性,提出一种基于能量差优化变分模态分解和布谷鸟优化组合神经网络的短期风功率预测模型。采用能量差优化变分模态分解(EVMD)的模态数,将EVMD用于短期风功率分解,基于EVMD分解序列的不同模态特点,对非线性序列采用布谷鸟优化反向传播神经网络(CS-BPNN),对平稳序列采用自回归滑动平均模型(ARMA),并重构加权得到点预测值,并基于EVMD分解所丢失的序列信息构建核密度估计,在点预测模型的基础上,进行风功率的区间预测。将所提预测方法用于澳大利亚风电场的实际算例,实验结果表明,该方法可提高短期风功率预测的准确性。