基于層次聚類法的EMD-ELM風(fēng)電功率預(yù)測

基于層次聚類法的EMD-ELM風(fēng)電功率預(yù)測基于層次聚類法的EMD-ELM風(fēng)電功率預(yù)測

一、引言

近年來，由于可再生能源的重要性和可持續(xù)發(fā)展的需求，風(fēng)力發(fā)電成為了充分利用自然資源的一種重要方式之一。然而，風(fēng)電的功率預(yù)測一直是風(fēng)電評估、規(guī)劃和運(yùn)營管理中的一項重要任務(wù)。準(zhǔn)確的風(fēng)電功率預(yù)測可以提高風(fēng)電站的運(yùn)行效率，減少運(yùn)維成本，并且有助于電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。因此，將有效的預(yù)測方法應(yīng)用于風(fēng)電功率預(yù)測具有重要的實(shí)際意義。

二、EMD-ELM預(yù)測方法簡介

EMD-ELM（EmpiricalModeDecomposition-ExtremeLearningMachine）方法是目前風(fēng)電功率預(yù)測中較為常用的一種方法。EMD-ELM方法結(jié)合了EMD分解和ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，能夠較好地處理風(fēng)電功率時間序列的非線性和非平穩(wěn)特性。首先，通過EMD將原始的風(fēng)電功率時間序列分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)（IntrinsicModeFunctions，IMFs），每個IMF包含了不同的頻率和振幅信息。然后，將得到的IMFs作為輸入，利用ELM構(gòu)建一個快速而精確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測。

三、層次聚類法在EMD-ELM預(yù)測中的應(yīng)用

層次聚類法是一種常用的聚類算法，可以將樣本分為不同的類別。在EMD-ELM預(yù)測中，我們可以利用層次聚類法對IMFs進(jìn)行聚類分析，將相似的IMFs分在一類中。這種方法有助于減少ELM模型的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)量，提高風(fēng)電功率預(yù)測的精度和效率。具體步驟如下：

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)，利用EMD對數(shù)據(jù)進(jìn)行分解得到IMFs。

2.層次聚類：對得到的IMFs進(jìn)行層次聚類分析，根據(jù)IMFs之間的距離和相似度將其分為不同的類別。

3.ELM模型構(gòu)建：根據(jù)層次聚類的結(jié)果，選擇每個類別中的代表IMF作為ELM模型的輸入。這樣可以減少ELM模型的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)量，提高模型的訓(xùn)練速度和預(yù)測精度。

4.ELM模型訓(xùn)練和預(yù)測：利用選定的IMF作為輸入，通過ELM模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，得到對未來風(fēng)電功率的預(yù)測結(jié)果。

四、實(shí)驗結(jié)果與分析

為驗證基于層次聚類法的EMD-ELM預(yù)測方法的有效性，我們收集了某風(fēng)電場的歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了實(shí)驗對比分析。首先，我們比較了使用原始IMFs和使用聚類后的IMFs的預(yù)測效果。實(shí)驗結(jié)果表明，聚類后的IMFs能夠更好地捕捉到風(fēng)電功率的潛在規(guī)律，預(yù)測精度明顯提高。其次，我們與傳統(tǒng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率預(yù)測方法進(jìn)行了對比。實(shí)驗結(jié)果顯示，基于層次聚類法的EMD-ELM方法在預(yù)測精度、模型訓(xùn)練速度和計算復(fù)雜度等方面都具有優(yōu)勢。

五、結(jié)論

本文針對風(fēng)電功率預(yù)測問題，提出了一種基于層次聚類法的EMD-ELM方法。通過將EMD分解的IMFs進(jìn)行層次聚類，可以減少ELM模型的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)量，提高預(yù)測精度和效率。實(shí)驗結(jié)果表明，該方法在風(fēng)電功率預(yù)測中具有良好的實(shí)際應(yīng)用價值。未來，我們將繼續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化該方法，以更好地滿足實(shí)際風(fēng)電運(yùn)行需求，并推動風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展本文提出了一種基于層次聚類法的EMD-ELM方法用于風(fēng)電功率預(yù)測。實(shí)驗結(jié)果表明，使用聚類后的IMFs能夠更好地捕捉到風(fēng)電功率的潛在規(guī)律，從而提高預(yù)測精度。與傳統(tǒng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法相比，該方法在預(yù)測精度、模型訓(xùn)練速度和計算復(fù)雜度等方面都具有優(yōu)勢。本研究為風(fēng)電場