基于经验模式分解和神经网络的短期风速组合预测.pdf

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1、第4O卷第10期电力系统保护与控制、，_01．40No．102012年5月16日PowerSystemProtectionandControlMay16，2012基于经验模式分解和神经网络的短期风速组合预测王韶，杨江平，李逢兵，刘庭磊(1．输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学电气工程学院)，重庆400044；2．重庆南岸供电局，重庆400060)摘要：风速时间序列具有很强的间歇性和随机性，属于非平稳时间序列。为提高预测精度，提出了经验模式分解法(EMD)和神经网络相结合的短期风速组合预测模型。该方法运用EMD将风速序列

2、分解为一系列不同频率的相对平稳的分量，减少了不同特征信息之间的干扰；根据各个分量的变化规律，选择合适的神经网络模型来分别预测，对高频分量采用神经网络组合预测模型，低频分量采用合适的预测模型直接进行预测；将各分量预测值叠加得到最终预测值。算例结果表明，所提方法与单一的径向基神经网络模型(RBF)和支持向量机模型(SVM)相比，预测精度得到了大幅度的提高。关键词：短期预测；经验模式分解；径向基神经网络；支持向量机；广义回归神经网络；组合预测Short-termwindspeedforecastingbasedonEMDandANNWANG

3、Shao，YANGJiang．ping，LIFeng．bing，LIUTing．1eif1．StateKeyLaboratoryofPowerTransmissionEquipments&SystemSecurityandNewTechnology,CollegeofElectricalEngineering，ChongqingUniversity,Chongqing400044，China；2．NananPowerSupplyBureau，Chongqing400060，China)Abstract：Windspeedtimeser

4、ies，duetoitss~ongintermittencyandrandomness，belongstonon—stationarytimeseries．Inordertoimprovetheforecastingaccuracy,anewforecastingmodelbasedonEmpiricalModeDecomposition(EMD)andANNispresented．BymeansoftheEMDtechnique，theoriginalwindspeedseriesaredecomposedintoaseriesof

5、componentsofdifferentfrequencieswithrelativelystationaryvariation．Thustheinterferencesamongthecharacteristicinformationembeddedinthewindspeedcanbeweakened．Accordingtothechangeregulationofeachintrinsicmodefunction，theappropriateANNmodelischosentoforecasteachintrinsicmode

6、fimction．Forhighfrequencycomponents，wecanusecombinationofANNmodel，whileuseoneappropriatemodelforlowfrequencycomponents，andthenaddupeachforecastingresulttogetthefinalforecastingvalue．ThesimulationresultsindicatethattheaccuracyOftheforecastingmodeldiscussedinthepaperishig

7、herthanthatofRBFmodelandSVMmode1．Keywords：short—termprediction；empiricalmodedecomposition；RBF；SVM；GRNN；hybridforecasting中图分类号：TM614文献标识码：A文章编号：1674—3415(2012)10．0006．06电接入电网将会对电力系统的安全、稳定运行以及0引言保证电能质量带来严峻挑战。而风电出力与风速密开发与利用新能源是我国2l世纪的重要能源切相关，因此对风速的准确预测，可以减少电力系战略。风能是一种环境友好的

8、可持续性能源，它的统运行成本和旋转备用，提高风电穿透功率极限，开发和利用已得到世界各国的高度重视l卜。有利于调度部门及时调整计划，从而减轻风电对电由于风能本身的间歇性和随机性，大容量的风网的影响[～l。风电场风速预测的方