發(fā)布時間：2020-08-04 10:52

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,我國各地區(qū)的空氣污染變得越來越嚴(yán)重,發(fā)展清潔能源已成為多方共識。風(fēng)力發(fā)電是開發(fā)清潔能源最受歡迎的方向之一。所以,高精度和可靠的風(fēng)速預(yù)測就變得至關(guān)重要。由于風(fēng)速數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和不穩(wěn)定性等特點(diǎn),使得風(fēng)速很難進(jìn)行精確的預(yù)測。為了提高風(fēng)速預(yù)測的準(zhǔn)確度,本文提出了一種基于時間序列數(shù)據(jù)處理、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的混合風(fēng)速預(yù)測模型SSA_VMD_LSTM_ELM,然后對我國沿海地區(qū)的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行了風(fēng)速預(yù)測。本文所提出模型的主要內(nèi)容包括:(1)用奇異普分析(SSA)來提取風(fēng)速數(shù)據(jù)的趨勢信息和殘差信息;(2)使用變分模態(tài)分解(VMD)方法分別將所提取的趨勢信息和殘差分解為一系列子序列;(3)LSTM網(wǎng)絡(luò)用來預(yù)測SSA_VMD獲得的低頻子序列;(4)ELM用來預(yù)測SSA_VMD獲得的高頻子序列。為了驗(yàn)證所提出模型的預(yù)測性能,選用了常用的風(fēng)速預(yù)測模型以及本文所提模型SSA_VMD_LSTM_ELM的簡化模型等九個混合模型(EEMD_GWO_SVR、CEEMD_GWO_SVR、VMD_GWO_SVR、EEMD_CS_SVR、CEEMD_CS_SVR、VMD_CS_SVR、SSA_ELM、VMD_ELM、VMD_LSTM_ELM)作為對比模型。文中四次數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:新提出的SSA_VMD_LSTM_ELM模型在我國四個沿海城市的風(fēng)速預(yù)測中,都表現(xiàn)出了最好的預(yù)測效果;在RMSE、MAE、MAPE三個評價指標(biāo)上,比其他對比模型至少提高了百分之三十的精度。
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：C81

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本文編號：2780450