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基于SSA-VMD-SE-KELM结合蒙特卡洛法的风电功率区间预测
基于SSA-VMD-SE-KELM结合蒙特卡洛法的风电功率区间预测
摘要：
风能作为一种可再生能源，已成为全球范围内的关注焦点之一。风电功率的准确预测对于风电场的运营和电网调度具有重要意义。本论文提出了一种基于SSA-VMD-SE-KELM结合蒙特卡洛法的风电功率区间预测方法。首先，利用小波变换将风电功率时序数据分解为不同尺度的子信号；然后，采用奇异谱分析（SSA）对子信号进行谱分解，并通过判别法和EMD重构得到主成分；接着，利用可变模态分解（VMD）将主成分分解为多个模态函数；然后，通过谱能量分析（SE）确定各个模态函数的权重，并进行重新排序；最后，利用径向基扩展学习机（KELM）和蒙特卡洛法对选取的模态函数进行预测，并得到风电功率区间。实验结果表明，本方法在风电功率预测中具有较高的准确性和可靠性。
关键词：风电功率；区间预测；SSA；VMD；SE；KELM；蒙特卡洛法
引言:
风能作为一种可再生能源，已成为全球范围内的关注焦点之一。风电场的建设和运营对于提供清洁能源、推动经济可持续发展具有重要意义。风电场的功率预测是风电场运营和电网调度的关键环节。准确预测风电功率有助于提高风电场的运行效率、减少运行成本和保障电网的安全稳定运行。然而，风电功率存在时序性、非线性和不确定性等特点，使得风电功率预测成为一个复杂的问题。
近年来，随着数据挖掘和机器学习技术的快速发展，越来越多的方法应用到风电功率的预测中。然而，传统的线性模型和传统的非线性模型对于风电功率预测中的时序性和非线性特征并不适用。因此，本论文提出了一种基于SSA-VMD-SE-KELM结合蒙特卡洛法的风电功率区间预测方法。
方法：
本文采用的方法包括SSA、VMD、SE、KELM和蒙特卡洛法。首先，利用小波变换将风电功率时序数据分解为不同尺度的子信号。小波变换可以有效地捕捉信号的时频特性，并将信号分解为不同频带的子信号。然后，通过SSA对子信号进行谱分解，并利用判别法和EMD重构得到主成分。SSA是一种非参数化分析方法，可以从信号中提取出信号的主要成分。接着，利用VMD将主成分分解为多个模态函数。VMD是一种自适应信号分解方法，可以将信号分解为多个模态函数，并提取信号的时域特征。然后，通过SE确定各个模态函数的权重，并进行重新排序。SE是一种基于信号能量的分析方法，可以确定信号的能量分布和权重。最后，利用KELM和蒙特卡洛法对选取的模态函数进行预测，并得到风电功率区间。
实验：
本文采用了某风电场的风电功率数据进行实验。将数据分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练和参数的调整，测试集用于模型的评估和结果的验证。实验结果表明，提出的方法在风电功率预测中具有较高的准确性和可靠性。与传统的方法相比，本方法可以更好地捕捉风电功率的时序性和非线性特征，并得到风电功率的区间预测结果。
结论：
本论文提出了一种基于SSA-VMD-SE-KELM结合蒙特卡洛法的风电功率区间预测方法。通过对风电功率数据进行分解、重构和预测，实现了对风电功率的区间预测。实验结果表明，本方法在风电功率预测中具有较高的准确性和可靠性。然而，本方法仍然存在一些局限性，例如对参数的选择较为敏感，需要进一步的研究和改进。未来的研究方向可以包括改进模型的算法和结构，进一步提高风电功率的预测精度。同时，可以考虑引入其他的机器学习和深度学习方法，来改进风电功率预测的效果。总的来说，提出的方法为风电场的运营和电网调度提供了一种有效的风电功率预测方法。