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基于CEEMDAN-PE和QGA-BP的短期风速预测
基于CEEMDAN-PE和QGA-BP的短期风速预测
摘要：
随着风能的快速发展，短期风速预测在风电场运营和风能发电的最大化利用中起着重要的作用。然而，短期风速具有非线性、非平稳和不确定性等特点，传统的预测方法往往无法满足精确性和可靠性的要求。本文提出了一种基于CEEMDAN-PE和QGA-BP的短期风速预测方法，通过对CEEMDAN-PE算法进行改进和优化，结合QGA-BP神经网络模型进行建模和预测。实验结果表明，该方法在短期风速预测中具有较高的准确性和稳定性，能够为风电场的运营和风能发电的最大化利用提供有效的支持。
1.引言
风能作为一种清洁、可再生的能源，被广泛应用于风电场的建设和风能发电的最大化利用。然而，风能的不稳定性和不确定性给风电场的运营和风能发电带来了不小的挑战。为了解决这一问题，短期风速预测成为风电场的重要研究方向。短期风速预测可以帮助风电场提前做出运营调整和优化，从而提高风能的利用效率。
2.相关工作
近年来，针对短期风速预测问题，研究者们提出了多种方法。例如，传统的统计学模型如ARIMA模型和ARCH模型等，可以对风速数据进行建模和预测。然而，这些方法往往无法捕捉到风速的非线性和非平稳性特征，精度有限。与此同时，基于机器学习的方法如支持向量机(SVM)和随机森林(RandomForest)等，针对风速预测进行了一定的研究，尽管这些方法取得了一定的预测效果，但仍然存在一定的局限性。
3.方法概述
本文提出了一种基于CEEMDAN-PE和QGA-BP的短期风速预测方法。首先，我们对CEEMDAN-PE算法进行改进和优化，通过改变CEEMDAN分解的次数和评估指标选择阈值等方式，提高其分解精度和特征提取能力。然后，我们利用QGA-BP神经网络模型对提取到的特征进行建模和预测。QGA-BP模型是BP神经网络模型的改进版，通过结合遗传算法进行权重和阈值的优化，提高了模型的收敛速度和泛化能力。
4.实验设计与结果分析
我们选取一组真实的风速数据作为实验的输入，将该数据集分为训练集和测试集。首先，我们对训练集数据进行CEEMDAN分解，提取出多个子信号。然后，对于每个子信号，我们利用QGA-BP模型进行建模和预测。最后，将多个预测结果合并并与测试集数据进行对比，从而得到最终的风速预测结果。实验结果表明，我们提出的方法在短期风速预测方面具有较高的准确性和稳定性，可以为风电场的运营提供有效的支持。
5.结论和展望
本文提出了一种基于CEEMDAN-PE和QGA-BP的短期风速预测方法，通过对CEEMDAN-PE算法进行改进和优化，结合QGA-BP模型进行建模和预测，提高了预测的准确性和可靠性。实验结果表明，该方法在短期风速预测中取得了较好的效果，为风电场的运营和风能发电的最大化利用提供了有效的支持。未来的研究可以进一步探索其他优化算法和建模方法，进一步提高短期风速预测的精度和稳定性。
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