10.3969/j.issn.1001-9898.2020.06.007
多目标优化算法在短期风速预测中的应用
风速具有非平稳性和非线性的特点,为了提高短期风速预测准确性,提出一个混合预测模型.阐述该模型用变分模态分解(VMD)对风速进行分解和重组,降低数据复杂度和非平稳性后,用多目标粒子群算法(MOPSO)对回声状态神经网络(ESN)的参数进行优化,构造最优预测模型,同时提高预测的准确性和稳定性.通过实验发现,提出的VMD-MOPSO-ESN模型优于比较模型,在短期风速预测中表现出很好的性能.
短期风速预测、变分模态分解、多目标优化、回声状态神经网络
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TM614(发电、发电厂)
2021-03-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
28-30,62