本文主要研究内容
作者窦英杰（2019）在《基于混合优化模型的短期风速预测》一文中研究指出：风能是一种依赖气候驱动的有前景的可再生能源,有助于克服化石燃料燃烧造成的全球变暖和环境污染,它具有极高的社会效益和经济效益。可再生能源的使用是人类社会可持续发展的必然选择,风能在20世纪70年代被引入替代能源,自20世纪90年代以来增长速度比其他任何能源都快。然而随着风力发电的快速发展,出现了很多问题,与风力发电相关的主要问题之一是风速的不稳定性和持续波动性极大地影响了电力系统的调度和风力涡轮机的动态控制,因此准确的风速预测对于风能转换系统的稳定运行至关重要。本文提出了一种基于数据预处理技术与神经网络技术相结合的短期风速预测模型,即WD-VMD-MEA-Elman混合模型。本文研究了如何通过数据预处理技术提高风速预测的精度,使用优于经验模态分解(EEMD)的变分模态分解(VMD)技术来分解风速数据集,针对VMD分解所需的最优模态数K和最优惩罚参数α不确定性的问题,引入了布谷鸟搜索算法(CS)自适应地确定K和α,并应用了一种新的算法——思维进化算法(MEA)去优化Elman神经网络。本文提出的模型首先使用小波分解对原始风速数据进行去噪,然后用布谷鸟搜索算法自适应的确定变分模态分解(VMD)所需的最优参数值,利用该最优参数值将去噪数据分解为若干固有模态(IMF)子序列,最后,由思维进化算法优化的Elman神经网络分别对各个模态子序列进行预测。该模型融合了小波去噪、VMD分解、优化算法和神经网络的优势,有效提高了风速预测精度。该模型使用河西走廊酒泉和张掖两地真实的风速数据进行验证并与WD-VMD-GA-Elman、WD-VMD-PSO-Elman和WD-EEMD-MEA-Elman等模型进行对比,结果表明,该混合模型可以实现比其他比较模型更精确的预测。
Abstract
feng neng shi yi chong yi lai qi hou qu dong de you qian jing de ke zai sheng neng yuan ,you zhu yu ke fu hua dan ran liao ran shao zao cheng de quan qiu bian nuan he huan jing wu ran ,ta ju you ji gao de she hui xiao yi he jing ji xiao yi 。ke zai sheng neng yuan de shi yong shi ren lei she hui ke chi xu fa zhan de bi ran shua ze ,feng neng zai 20shi ji 70nian dai bei yin ru ti dai neng yuan ,zi 20shi ji 90nian dai yi lai zeng chang su du bi ji ta ren he neng yuan dou kuai 。ran er sui zhao feng li fa dian de kuai su fa zhan ,chu xian le hen duo wen ti ,yu feng li fa dian xiang guan de zhu yao wen ti zhi yi shi feng su de bu wen ding xing he chi xu bo dong xing ji da de ying xiang le dian li ji tong de diao du he feng li guo lun ji de dong tai kong zhi ,yin ci zhun que de feng su yu ce dui yu feng neng zhuai huan ji tong de wen ding yun hang zhi guan chong yao 。ben wen di chu le yi chong ji yu shu ju yu chu li ji shu yu shen jing wang lao ji shu xiang jie ge de duan ji feng su yu ce mo xing ,ji WD-VMD-MEA-Elmanhun ge mo xing 。ben wen yan jiu le ru he tong guo shu ju yu chu li ji shu di gao feng su yu ce de jing du ,shi yong you yu jing yan mo tai fen jie (EEMD)de bian fen mo tai fen jie (VMD)ji shu lai fen jie feng su shu ju ji ,zhen dui VMDfen jie suo xu de zui you mo tai shu Khe zui you cheng fa can shu αbu que ding xing de wen ti ,yin ru le bu gu diao sou suo suan fa (CS)zi kuo ying de que ding Khe α,bing ying yong le yi chong xin de suan fa ——sai wei jin hua suan fa (MEA)qu you hua Elmanshen jing wang lao 。ben wen di chu de mo xing shou xian shi yong xiao bo fen jie dui yuan shi feng su shu ju jin hang qu zao ,ran hou yong bu gu diao sou suo suan fa zi kuo ying de que ding bian fen mo tai fen jie (VMD)suo xu de zui you can shu zhi ,li yong gai zui you can shu zhi jiang qu zao shu ju fen jie wei re gan gu you mo tai (IMF)zi xu lie ,zui hou ,you sai wei jin hua suan fa you hua de Elmanshen jing wang lao fen bie dui ge ge mo tai zi xu lie jin hang yu ce 。gai mo xing rong ge le xiao bo qu zao 、VMDfen jie 、you hua suan fa he shen jing wang lao de you shi ,you xiao di gao le feng su yu ce jing du 。gai mo xing shi yong he xi zou lang jiu quan he zhang ye liang de zhen shi de feng su shu ju jin hang yan zheng bing yu WD-VMD-GA-Elman、WD-VMD-PSO-Elmanhe WD-EEMD-MEA-Elmandeng mo xing jin hang dui bi ,jie guo biao ming ,gai hun ge mo xing ke yi shi xian bi ji ta bi jiao mo xing geng jing que de yu ce 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自兰州大学的窦英杰，发表于刊物兰州大学2019-07-29论文，是一篇关于风速预测论文,小波去噪论文,变分模态分解论文,布谷鸟搜索算法论文,思维进化算法论文,神经网络论文,兰州大学2019-07-29论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自兰州大学2019-07-29论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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