CEEMDAN-WPE-CLSA超短期风电功率预测方法研究

《CEEMDAN-WPE-CLSA超短期风电功率预测方法研究》是一篇关于风电功率预测领域的学术论文，旨在探索一种能够提高风电功率预测精度的方法。随着可再生能源的快速发展，风电作为清洁能源的重要组成部分，其功率输出的不确定性给电网调度和能源管理带来了挑战。因此，准确的风电功率预测对于电力系统的稳定运行具有重要意义。

该论文提出了一种基于改进经验模态分解（CEEMDAN）与加权排列熵（WPE）相结合的特征提取方法，并引入了改进的鸽群算法（CLSA）进行模型优化，以提升超短期风电功率预测的准确性。其中，CEEMDAN是一种对传统经验模态分解（EMD）方法的改进，可以有效解决EMD在处理非线性、非平稳信号时存在的模态混叠问题，从而提高信号分解的稳定性与可靠性。

在数据预处理阶段，作者首先利用CEEMDAN对原始风电功率时间序列进行多尺度分解，得到多个本征模态函数（IMF）分量和一个残差项。通过这种方式，可以将复杂的风电功率信号拆解为多个相对简单的子信号，便于后续分析和建模。随后，采用加权排列熵（WPE）对各个IMF分量进行特征提取，以捕捉不同时间尺度下的动力学特性。WPE是对传统排列熵方法的扩展，能够更全面地反映信号的复杂性和随机性。

为了进一步提高预测模型的性能，论文中引入了改进的鸽群算法（CLSA）。CLSA是一种基于群体智能的优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。通过对CLSA算法进行改进，如引入动态惯性权重和自适应变异策略，提高了算法的鲁棒性和收敛效率。该算法用于优化支持向量机（SVM）或神经网络等预测模型的参数，使得模型能够更好地拟合风电功率的变化规律。

实验部分采用了实际风电场的历史功率数据进行验证，结果表明，所提出的CEEMDAN-WPE-CLSA方法在预测精度上优于传统的预测方法，如ARIMA、SVM和LSTM等。特别是在超短期预测（如15分钟至2小时的预测）中，该方法表现出更高的稳定性和准确性。此外，论文还对不同时间段内的预测误差进行了分析，验证了该方法在不同工况下的适用性。

该论文的研究成果不仅为风电功率预测提供了新的思路和技术手段，也为其他类似的时间序列预测问题提供了参考。未来的研究可以进一步结合深度学习技术，探索更高效的预测模型，同时考虑更多影响因素，如风速、温度、气压等，以实现更加精准的风电功率预测。

综上所述，《CEEMDAN-WPE-CLSA超短期风电功率预测方法研究》通过融合多种先进的信号处理和优化算法，提出了一种有效的风电功率预测方法，为风电行业的可持续发展提供了有力的技术支持。