基于集合经验模态分解的神经网络短期风速组合预测研究

作者：赵征; 乔**

来源：电力科学与工程, 2019, 35(11): 31-36.

• 风速预测
• 集合经验模态分解
• 样本熵
• 相空间重构
• 组合预测模型

针对风速的随机性和不稳定性,提出了基于集合经验模态分解的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)组合预测模型。首先采用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)将信号分解,产生一系列特征互异的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)。之后计算各本征模态函数的样本熵(Sample Entropy,SE),将随机性相似的相邻分量重新组合,提高运算效率。并采用相空间重构(Phase Space Reconstruction,PSR)确定了预测模型输入层节点个数。最后,对于随机性高的分量采用神经网络组合预测模型,其余分量分别建立单一径向基函数神经网络直接预测,将各新模态分量预测结果叠加得到最终预测值,实现风速短期预测。仿真结果表明,文章提出的组合预测模型具有较高的预测精度。

• 单位
  华北电力大学