基于Lorenz擾動分布和VMD的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測研究
關(guān)鍵詞：風(fēng)速預(yù)測 vmd 核密度估計 lorenz擾動
摘要：針對風(fēng)速的隨機性、非線性和不確定性特征,提出基于VMD和Lorenz擾動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行風(fēng)速預(yù)測。首先,對風(fēng)速數(shù)據(jù)采用變分模態(tài)分解(VMD)進行預(yù)處理,得到特征模態(tài)分量,然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對每個分量進行預(yù)測,并且將分量預(yù)測結(jié)果進行重構(gòu)得到風(fēng)速點預(yù)測值,最后以風(fēng)速點預(yù)測為基礎(chǔ),根據(jù)核密度估計的Lorenz擾動序列概率分布進行風(fēng)速區(qū)間預(yù)測。以西班牙風(fēng)電場和中國風(fēng)電場為實例進行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果顯示:(1)VMD算法可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型點預(yù)測結(jié)果的精度;(2)根據(jù)Lorenz擾動序列分布進行風(fēng)速區(qū)間估計,不僅量化了大氣中不確定的影響因素,而且區(qū)間預(yù)測結(jié)果可靠性較高。
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