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基于CEEMD和随机森林算法的短期风电功率预测
基于CEEMD和随机森林算法的短期风电功率预测
摘要：
随着可再生能源的快速发展，风电作为其中的重要组成部分，其短期功率预测在能源调度和电力系统规划中起着关键作用。然而，由于风速的时空不确定性以及风机的复杂动力学特性，风电功率具有高度的不确定性和非线性。因此，本文提出了一种基于经验模态分解的信号分解方法（CEEMD）和随机森林算法的短期风电功率预测方法。
关键词：短期风电功率预测；CEEMD；随机森林
1.引言
随着全球对清洁能源的需求增加，风电作为一种环保、可再生的能源形式，得到了广泛的关注。然而，风速的时空不确定性以及风机的复杂动力学特性导致风电功率具有高度的不确定性和非线性。因此，在风电发电系统中，准确预测短期风电功率对于能源调度和电力系统规划至关重要。
2.相关工作
在短期风电功率预测领域，已经有许多研究利用不同的方法进行预测，如传统的时间序列模型、人工神经网络、支持向量机等。然而，这些方法往往难以处理风电功率的非线性和不确定性特点。
3.CEEMD方法
经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）是一种数据分析方法，可以将非平稳信号拆分为一系列固有模态函数（IntrinsicModeFunctions，IMF）。然而，传统的EMD方法存在模态函数间的混叠问题，为了克服这个问题，本文采用了改进的CEEMD方法。CEEMD能够更好地拆分风电功率信号，为之后的预测建立更准确的输入。
4.随机森林算法
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，具有高度的灵活性和鲁棒性。本文将随机森林算法应用于CEEMD分解得到的IMFs上，通过训练模型来预测未来一段时间内的风电功率。
5.实验设计与结果分析
本文选取了某风电场的历史风速和风电功率数据作为实验数据集。将数据集按时间顺序划分为训练集和测试集，并进行CEEMD分解和随机森林训练。通过比较预测结果和真实值，计算预测误差的均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）来评估模型的预测性能。
实验结果表明，本文提出的基于CEEMD和随机森林算法的短期风电功率预测方法能够实现准确的预测。与传统的时间序列模型和人工神经网络相比，本方法具有更高的预测精度和更好的鲁棒性。
6.结论
本文提出了一种基于CEEMD和随机森林算法的短期风电功率预测方法，通过将风电功率信号分解为固有模态函数，并应用随机森林算法进行预测，实现了准确的短期风电功率预测。该方法在实际风电场中具有重要的应用价值，可以为能源调度和电力系统规划提供可靠的参考。
7.参考文献
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