基于CEEMDAN分解和改进的LSTM模型的短期风速预测的开题报告.docx

基于CEEMDAN分解和改进的LSTM模型的短期风速预测的开题报告
一、选题背景及意义
随着新能源电力行业快速发展，风电作为一种可再生、清洁的能源形式，受到了越来越多企业和政府的重视。然而，风能不但具有波动性较大的特点，而且在空间上也相对分散，这使得风电的规划和运营管理十分复杂。为了更好地把握风电的变化，提高风电行业的运营效率，必须对风速进行精准的预测。
目前，风速预测领域主要采用的是时间序列分析方法，例如传统的ARIMA模型和支持向量机（SVM）等。ARIMA模型利用历史数据的时间序列进行建模，能够较为准确地预测短期风速；SVM模型通过对训练数据的非线性变换和核函数的选用进行分析，同样能够精准地预测短期风速。
然而，时间序列分析方法的主要缺点是对于具有非线性和非平稳性的数据，其预测准确率会受到影响。针对这一问题，我们可以使用基于CEEMDAN分解的LSTM（longshort-termmemory，即长短记忆）模型进行短期风速预测。
二、研究内容
本研究将采用先进的CEEMDAN分解方法对风速时间序列进行分解，得到多个固有模态函数（IMFs）。采用LSTM模型对每个IMF进行预测，并对预测结果进行累加，得到最终的风速预测结果。
在LSTM模型中，我们将增加一些改进的机制，如dropout机制和earlystopping机制，以避免过拟合和提高模型的鲁棒性。
三、研究方法
本研究采用如下的方法：
1.对原始时间序列进行CEEMDAN分解，得到多个IMFs。
2.将每个IMF作为LSTM模型的输入，进行短期预测。
3.将每个IMF的预测结果进行累加，得到最终的风速预测结果。
4.为了避免过拟合，可以采用dropout机制；为了提高模型的鲁棒性，可以采用earlystopping机制。
5.采用MAE（meanabsoluteerror）和RMSE（rootmeansquareerror）等指标来评估模型的预测效果。
四、预期结果
本研究预计能够利用CEEMDAN分解和改进的LSTM模型对风速进行精准的短期预测。比起传统方法，本研究的模型能够更好地处理非线性和非平稳性数据，提高预测的准确率，并减轻了数据的波动性对预测结果的影响。预期结果将通过实验验证，证明本研究提出的方法能够较好地预测风速，达到实际应用效果。
五、研究意义
本研究的实现对于提高风电行业的运营效率和减少对传统能源的依赖具有重大的意义。通过对风速的精准预测，可以减少电网流量的波动，提高风电站的发电效率，减少运营成本，从而实现节能减排的目的。此外，将采用CEEMDAN分解和改进的LSTM模型进行短期预测的方法扩展到其他领域，如股票预测等，也具有一定的参考价值。
六、参考文献
[1]马小平.基于时间序列分析方法的风速预测研究[J].山西电力技术,2010,23(2):14-16.
[2]刘波.基于LSTM的气象要素预测研究[D].郑州:郑州师范学院,2019.
[3]孟凡雄,李长贤,吕忠华,王成竹.CEEMDAN在含噪声ETM+遥感图像处理中的应用[J].兵器装备工程学报,2015,36(12):73-78.
[4]张永硕,王庆芬.基于改进的LSTM网络的电价短期预测[J].系统仿真学报,2019,31(10):2625-2631.