【摘 要】
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风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-AN
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,兰州资源环境职业技术学院,甘肃建筑职业技术学院
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风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始风速序列分解为一系列子序列,而后对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,同时克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优
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