關(guān)鍵詞：風(fēng)電功率預(yù)測(cè) 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 小波包分解 縱橫交叉 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

摘要：為了提高風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的預(yù)測(cè)精度,提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（empiricalmode decomposition,EMD）與小波包分解（wavelet packet decomposition,WPD）的組合分解方法,與縱橫交叉算法（crisscross optimization,CSO）優(yōu)化后的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成組合風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型。該模型首先利用EMD將風(fēng)電功率序列進(jìn)行分解,然后利用樣本熵計(jì)算EMD分解后序列的復(fù)雜度。對(duì)于高復(fù)雜度序列,利用WPD對(duì)序列進(jìn)行二次分解,建立EMD-WPD-CSO-Elman預(yù)測(cè)模型;對(duì)于復(fù)雜度適中的序列,采用CSO優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),建立EMD-CSO-Elman預(yù)測(cè)模型;對(duì)于低復(fù)雜度序列,直接建立EMD-Elman預(yù)測(cè)模型。最后疊加各個(gè)序列的預(yù)測(cè)結(jié)果,得到最終的風(fēng)電預(yù)測(cè)功率。以某風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際采集數(shù)據(jù)為例,預(yù)測(cè)提前24 h的風(fēng)電功率,并與EMD-WPD-CSO-BP、EMD-Elman及WPD-Elman預(yù)測(cè)模型比較,結(jié)果表明,本文提出的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)組合模型具有更好的精度。

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