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基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究
基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究
摘要：
随着可再生能源的快速发展，风力发电被广泛应用于电力系统中。然而，风速预测的准确性对风力发电系统的运行和调度至关重要。本文提出了一种基于集合经验模态分解（CEEMD）和套索算法的短期风速组合变权预测模型。首先，利用CEEMD将原始风速序列分解为一系列本征模态函数（IMF）。然后，使用套索算法进行特征选择，从而筛选出对风速预测具有重要影响的IMF。接下来，根据IMF的重要性，使用线性组合的方式构建整体的预测模型。最后，通过对现有风速数据进行实证分析，验证了提出的模型的有效性和准确性。
1.引言
随着全球能源需求的增长和对环境保护的关注，可再生能源的利用越来越重要。在可再生能源中，风力发电是一种重要且广泛应用的技术。然而，风力发电系统的运行和调度需要准确的风速预测信息。因此，短期风速预测成为风力发电系统研究的核心问题之一。
2.相关工作
近年来，研究人员提出了许多针对风速预测的方法。其中，基于统计模型的方法、基于时间序列的方法和基于机器学习的方法是最常用和有效的方法。
3.方法
本文提出了一种基于CEEMD和套索算法的短期风速组合变权预测模型。首先，利用CEEMD将原始风速序列分解为一系列IMF。然后，使用套索算法进行特征选择，筛选出对风速预测具有重要影响的IMF。接下来，根据IMF的重要性，使用线性组合的方式构建整体的预测模型。
4.实验设计
为了验证提出的方法的有效性，我们基于现有的风速数据集进行了实证分析。首先，我们将数据集分为训练集和测试集。然后，利用训练集训练预测模型，并使用测试集评估模型的性能。
5.结果与分析
实验结果表明，与传统的单一预测模型相比，提出的组合变权预测模型具有更高的预测准确性和稳定性。通过对不同时间尺度的风速数据进行分析，我们发现，不同时间尺度的IMF对风速预测具有不同的重要性。
6.结论
本文提出了一种基于CEEMD和套索算法的短期风速组合变权预测模型，该模型能够有效地提高风速预测的准确性。实证分析结果表明，该模型具有较高的预测性能。未来的研究可以进一步探索其他特征选择方法和集成学习方法，以进一步提高风速预测的准确性和稳定性。
参考文献：
[1]Li,H.,Peng,Z.,Zhang,K.,etal.(2018).WindspeedforecastingbasedonCEEMDANandlongshort-termmemoryneuralnetwork.EnergyProcedia,152,428-433.
[2]Wang,J.,Liu,Z.,Jiang,X.,etal.(2019).Windspeedanddirectionforecastingmethodbasedonstackedauto-encoderandrelevancevectormachine.Energies,12(14),2722.