基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机的风速多步区间预测

不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然后利用模糊信息粒化对重构后的噪声成分进行有效挖掘,提取每个窗口最小值、平均值和最大值。对各分量采用极限学习机分别建立预测模型,为了提高预测精度、缩小区间范围,采用改进布谷鸟算法对预测模型的参数进行优化。最后将所有分量的预测结果进行叠加,实现风速区间预测。以风电场实际数据为算例,结果表明所提方法具有较高的预测精度和可靠的多步区间预测,且运行效率高,能有效跟踪风速变化。