基于變分模態(tài)分解和改進鯨魚算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測模型

摘要：風速預測在風電場安全并網(wǎng)和智能化管理中起著決定性作用,針對風速的非線性和不穩(wěn)定等特點,提出了一種基于變分模態(tài)分解(VMD)和改進鯨魚算法優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合預測模型。該模型首先使用變分模態(tài)分解技術將原始風速序列分解為一系列子序列,而后對各子序列分別采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(ANFIS)建立預測模型。為進一步提高預測精度,同時克服鯨魚(WOA)算法容易陷入局部最優(yōu)和收斂過早的缺點,引入共軛梯度算法(CG)對WOA進行改進,利用改進的CGWOA算法對ANFIS參數(shù)進行優(yōu)化。使用優(yōu)化后的ANFIS分別對變分模態(tài)分解后的各子序列進行預測,最后將預測后的各子序列疊加得到最終預測結(jié)果。為測試模型的有效性,選擇寧夏地區(qū)3組實際風電數(shù)據(jù)進行模擬試驗,將ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS與提出模型進行對比,結(jié)果表明所提出的混合模型預測精度明顯高于其他對比模型。