关键词:
短期风功率预测
变分模态分解
特征选择
改进麻雀搜索算法
卷积神经网络
双向门控循环单元
摘要:
针对风电功率随机性大、平稳性低,以及直接输入预测模型往往难以取得较高精度等问题,提出了一种基于特征选择及改进麻雀搜索算法(ISSA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)的短期风电功率预测方法。首先,利用变分模态分解(VMD)将原始功率分解为一组包含不同信息的子分量,以降低原始功率序列的非平稳性,提升可预测性,同时通过观察中心频率方式确定模态分解数。其次,对每一分量采用随机森林(RF)特征重要度的方法进行特征选择,从风速、风向、温度、空气密度等气象特征因素中,选取对各个分量预测贡献度较高的影响因素组成输入特征向量。然后,建立各分量的CNN-BiGRU预测模型,针对神经网络算法参数难调、手动配置参数随机性大的问题,利用ISSA对模型超参数寻优,自适应搜寻最优参数组合。最后,叠加各分量的预测值,得到最终的预测结果。以中国内蒙古某风电场实际数据进行仿真实验,与多种单一及组合预测方法进行对比,结果表明,本文所提方法相比于其他方法具有更高的预测精度,其平均绝对百分比误差值达到2.644 0%;在其他4个数据集上进行的模型准确性及泛化性验证结果显示,模型平均绝对百分比误差值分别为4.385 3%、3.174 9%、1.576 1%和1.358 8%,均保持在5.000 0%以内,证明本文所提方法具有较好的预测精度及泛化能力。