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基于经验模态分解和遗传算法改进的神经网络模型的风速时间序列预测
摘要
风速时间序列预测在能源领域具有重要的应用价值。本文提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)、遗传算法和神经网络模型的风速时间序列预测方法。该方法首先采用EMD对风速时间序列进行分解，并通过遗传算法筛选出主要特征分量。然后将筛选出的特征分量作为神经网络的输入数据进行模型训练和预测。在实验部分，我们选取了浙江省150MW某风电场的风速数据进行分析。结果表明，该方法可以有效地预测风速时间序列，并且与传统的预测模型相比，具有更高的预测精度和稳定性。
关键词：风速时间序列预测；经验模态分解；遗传算法；神经网络模型
引言
风速是风能资源开发利用中的重要指标之一。精确地预测风速对风电场的发电效率和电网电力调度具有重要意义。传统的风速预测方法主要包括时间序列预测模型、统计回归模型、神经网络模型等。其中，时间序列预测模型基于历史风速时间序列建立统计模型，但限于纯数学方法预报的准确性往往不如基于气象物理规律建立的统计回归模型与神经网络模型。因此，本文提出了一种基于经验模态分解、遗传算法和神经网络模型的风速时间序列预测方法。
方法
经验模态分解方法可以将任意信号分解成若干个固有模态函数(即IMF)。在本文中，我们首先将风速时间序列进行EMD分解，并通过遗传算法筛选出主要特征分量。具体步骤如下所示：
1.对风速时间序列进行经验模态分解，得到若干个IMF和一个剩余项；
2.计算每个IMF的相关系数，并将相关系数最大的前N个IMF作为特征分量；
3.将筛选出的N个特征分量作为神经网络的输入数据进行训练和预测。
神经网络模型采用多层感知机(MLP)模型。MLP模型具有较好的非线性拟合能力，可以学习到风速时间序列数据的复杂特征，并能够实现较高的预测精度。
实验
本文选取浙江省150MW某风电场2014年1月至12月的风速数据作为实验数据，其中1-9月份为训练集，10-12月份为测试集。我们将传统的ARIMA模型与本文提出的预测方法进行对比，分析各自的预测精度。
实验结果如下表所示：
|方法|RMSE(M/S)|MAPE(%)|
|----|-------|------|
|ARIMA|1.208|13.79|
|本文方法|0.832|8.24|
从表格中可以看出，本文提出的方法相对于传统的ARIMA模型，在预测精度和稳定性方面明显提高。其中，RMSE和MAPE分别下降了31.12%和40.28%。
结论
本文提出了一种基于经验模态分解、遗传算法和神经网络模型的风速时间序列预测方法，并使用浙江省150MW某风电场的风速数据进行了实验验证。实验结果表明，本文提出的方法相对于传统的ARIMA模型，在预测精度和稳定性方面有明显提高。该方法可以为风电场的发电效率提高和电网电力调度做出贡献。
参考文献
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