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關(guān)鍵詞：風(fēng)速預(yù)測(cè) vmd 核密度估計(jì) lorenz擾動(dòng) 

摘要：針對(duì)風(fēng)速的隨機(jī)性、非線性和不確定性特征,提出基于VMD和Lorenz擾動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測(cè)。首先,對(duì)風(fēng)速數(shù)據(jù)采用變分模態(tài)分解(VMD)進(jìn)行預(yù)處理,得到特征模態(tài)分量,然后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)分量進(jìn)行預(yù)測(cè),并且將分量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)得到風(fēng)速點(diǎn)預(yù)測(cè)值,最后以風(fēng)速點(diǎn)預(yù)測(cè)為基礎(chǔ),根據(jù)核密度估計(jì)的Lorenz擾動(dòng)序列概率分布進(jìn)行風(fēng)速區(qū)間預(yù)測(cè)。以西班牙風(fēng)電場(chǎng)和中國風(fēng)電場(chǎng)為實(shí)例進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果顯示:(1)VMD算法可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果的精度;(2)根據(jù)Lorenz擾動(dòng)序列分布進(jìn)行風(fēng)速區(qū)間估計(jì),不僅量化了大氣中不確定的影響因素,而且區(qū)間預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性較高。

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