基于CEEMDAN-BO-LSTNet的风电出力短期预测

《基于CEEMDAN-BO-LSTNet的风电出力短期预测》是一篇聚焦于风力发电出力预测的研究论文。该论文旨在解决风电出力具有高度非线性和不确定性的特点，从而提高短期预测的准确性。随着可再生能源的发展，风电在能源结构中的比重不断增加，准确的风电出力预测对于电网调度、能源管理以及电力市场运行具有重要意义。

论文中提出了一种结合改进型完全自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和贝叶斯优化（BO）的长短期记忆网络（LSTNet）的混合模型。该模型通过CEEMDAN对原始风电出力数据进行分解，将复杂的非线性时间序列信号分解为多个本征模态函数（IMF）和一个残差项，从而降低数据的复杂度并提取潜在特征。随后，利用贝叶斯优化算法对LSTNet模型的关键参数进行调优，以提升模型的预测性能。

CEEMDAN作为一种改进的时频分析方法，相较于传统的经验模态分解（EMD）和集合经验模态分解（EEMD），能够更有效地抑制模态混叠现象，并且具有更高的分解精度和稳定性。通过对风电出力数据进行多尺度分解，可以更好地捕捉到不同时间尺度下的变化规律，为后续的预测提供更加丰富的特征信息。

LSTNet是一种结合了长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的深度学习模型，特别适用于处理具有长期依赖关系的时间序列数据。LSTNet通过引入卷积层来提取局部模式，并利用LSTM层来捕捉时间序列的长期依赖关系，从而提升了模型的预测能力。在本文中，LSTNet被用于对经过CEEMDAN分解后的各个IMF分量进行建模和预测。

贝叶斯优化（BO）是一种高效的全局优化方法，能够通过构建概率模型来寻找最优的超参数组合。相比传统的网格搜索和随机搜索方法，贝叶斯优化能够在较少的迭代次数下找到更优的参数配置，从而提高了模型的训练效率和预测精度。在本文中，贝叶斯优化被用于对LSTNet模型的隐藏层数量、学习率、批大小等关键参数进行优化。

为了验证所提出模型的有效性，论文选取了实际风电场的历史出力数据作为实验数据集，并将其划分为训练集和测试集。实验结果表明，与传统的ARIMA、SVM、LSTM等模型相比，CEEMDAN-BO-LSTNet模型在预测精度方面表现出显著的优势。具体而言，模型在均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等评价指标上均优于其他对比模型。

此外，论文还对模型的鲁棒性进行了分析，即在不同天气条件和风速变化情况下，模型的预测表现是否稳定。实验结果显示，即使在极端天气条件下，CEEMDAN-BO-LSTNet模型依然能够保持较高的预测精度，说明该模型具有良好的泛化能力和适应性。

综上所述，《基于CEEMDAN-BO-LSTNet的风电出力短期预测》论文提出了一种创新性的混合预测模型，有效结合了CEEMDAN、LSTNet和贝叶斯优化技术，显著提升了风电出力短期预测的准确性。该研究不仅为风电预测提供了新的思路和方法，也为智能电网和可再生能源系统的优化运行提供了理论支持和技术参考。