【摘 要】
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经济高速发展致使不可再生资源消耗量不断增大,对能源本身和外在环境造成的危害引起人们的广泛重视,发展清洁可再生能源来降低原有能源利用率成为保护环境、节能减排、实现人类社会高质量、可持续发展的核心要义,而风能凭借其经济效益高且清洁可再生的特性迅速成为能源界的关注焦点.但风力发电容易受到多种因素的影响,出现非线性和随机波动性,如果将大规模的风力发电机直接并入电网运行将会给电力系统的调度和稳定性带来极大影
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经济高速发展致使不可再生资源消耗量不断增大,对能源本身和外在环境造成的危害引起人们的广泛重视,发展清洁可再生能源来降低原有能源利用率成为保护环境、节能减排、实现人类社会高质量、可持续发展的核心要义,而风能凭借其经济效益高且清洁可再生的特性迅速成为能源界的关注焦点.但风力发电容易受到多种因素的影响,出现非线性和随机波动性,如果将大规模的风力发电机直接并入电网运行将会给电力系统的调度和稳定性带来极大影响.大量研究表明,高效的风速预测是解决以上风力发电存在问题的重要途径.因此本文针对短期风速序列的随机波动性特征,提出一种综合分解、优化和预测方法的CEEMDANCSVMD-CS-LSTM-ELM-SVR混合模型,以此展开对短期风速预测的研究.首先,本文结合两种分解算法对原始风速序列进行两次分解预处理,利用CEEMDAN对原始序列进行一次分解,提取序列不同特征信息,降低序列非平稳性,再计算各分量样本熵值,对熵值高于原始序列样本熵值的分量利用CS算法优化的VMD（CSVMD）进行二次分解,将复杂分量中包含的不同特征信息进一步提取,降低分量复杂性.其次,针对经过两次分解产生的所有子序列,根据样本熵值确定其预测模型,其中预测模型由经过CS算法优化的SVR、ELM以及LSTM组成,对于复杂度高的分量采用CS-LSTM模型预测,复杂度低的分量采用CS-SVR模型预测,其他分量采用CS-ELM模型预测.最后,不同分量对应预测值加总得到原始序列预测结果.本文选取山东省四个气象站点的逐小时风速数据,设置了3组对比实验,经过验证,本文提出模型中的分解、优化和预测方法都表现出了优良的性能.通过二次分解充分提取了序列不同特征的有效信息,降低了序列非平稳性;通过对模型使用布谷鸟搜索算法优化,序列预测精度明显提高;通过不同预测方法的组合提高了模型整体预测的精确性,对四个波动性不同的序列都表现出了良好的预测效果,提高了模型的鲁棒性.
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