基于ECBO-VMD-WKELM的风电功率超短期多步预测

作者：李青^*; 张新燕; 马天娇; 马涛; 王衡; 尹红升

来源：电网技术, 2021, 45(08): 3070-3080.

DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2020.1421

• 风电功率预测
• 强化物体碰撞优化
• 变分模态分解
• 小波核极限学习机

提出一种全新的集合强化物体碰撞优化算法(enhancedcollidingbodiesoptimization,ECBO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、小波核极限学习机(wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)的超短期风电功率多步预测模型。针对VMD方法自适应性低的问题,提出将ECBO方法用于VMD核心参数自动寻优,且基于加权排列熵(waveletkernelextremelearningmachine,WPE)算法思想来设计ECBO-VMD方法适应度函数,在提高VMD分解方法自适应性的同时实现了对各分解分量规律性的定量判别。采用ECBO-VMD对原始风电功率时间序列进行自适应分解,然后针对各分解分量建立WKELM预测模型并进行重构以得到最终预测结果。实验结果表明,该方法较现有单一及组合预测方法,多步预测精度均取得了大幅度提高,且预测误差分布可控制在较窄的期望预测区间内。

• 单位
  新疆铁道职业技术学院; 新疆大学