基于CEEMDAN与回声状态网络的风速预测方法

摘要：

为了对风速进行准确预测,结合分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)、自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、回声状态网络与非线性误差修正策略,提出了一种基于回声状态网络(Echo Sate Network,ESN)的混合期风速预测方法.其中,CART用于对原始数据进行重构,得到建模数据集.CEEMDAN用于提取输入特征信息.ESN根据输入特征建立风速预测建模.最后,利用误差修正策略对所得到的模型进行修正.基于国内某风电场的数据实验表明,所提出方法能够准确预测风速,可以指导风场生产,提高生产自动化水平.

关键词：风速预测、回声状态网络、CEEMDAN、CART、预测值修正

所属期刊栏目：48

资助基金：国家重点研发计划项目资助2018YFB1500803

在线出版日期：2020-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：90-96