基于二次分解与IGWO-LSSVR模型的超短期风速预测研究

作者：赵征; 于悦波^*

来源：电力科学与工程, 2021, 37(05): 18-25.

• 风速预测
• 改进灰狼算法
• 分解技术
• 最小二乘支持向量回归

针对风速序列的非线性导致预测精度不高的问题,提出了一种基于二次分解技术和改进灰狼算法的风速预测模型。首先,利用该模型对风速序列进行完备经验模态分解(CEEMD),并且对复杂度过大的前3个分量采用变分模态分解(VMD)进行二次分解;然后,对分解后的各个分量采用改进灰狼算法(IGWO)优化最小二乘支持向量回归(LSSVR)进行风速预测得到各个分量的预测值;最后,将各个分量预测值相加得到风速的预测结果。结果表明,二次分解技术能有效降低子分量的复杂度;改进的灰狼算法能有效提高算法寻优能力,提高风速预测准确性。

• 单位
  华北电力大学