WikiEdge:ArXiv-2408.17185v1

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本文的基本信息如下：

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  • 标题：Short-term Wind Speed Forecasting for Power Integration in Smart Grids based on Hybrid LSSVM-SVMD Method
  • 中文标题：智能电网中基于混合LSSVM-SVMD方法的短期风速预测
  • 发布日期：2024-08-30T10:35:59+00:00
  • 作者：Ephrem Admasu Yekun, Alem H. Fitwib, Selvi Karpaga Subramaniand, Anubhav Kumard, Teshome Goa Tella
  • 分类：cs.LG
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2408.17185v1

摘要：由于其污染小和能源利用效率高，风能已成为最广泛利用的可再生能源之一。风电成功并网依赖于准确的风速预测模型。然而，由于风速固有的间歇性特征，风速预测任务具有挑战性。本文开发了一种混合机器学习方法来预测短期风速。首先，使用连续变分模态分解（SVMD）将风数据分解为模态分量。然后，将每个子信号拟合到最小二乘支持向量机（LSSVM）模型中，其超参数由一种新型的量子行为粒子群优化（QPSO）变体——具有精英繁殖的QPSO（EBQPSO）优化。其次，使用长短期记忆模型（LSTM）对原始风速序列与SVMD模态总和之间的残差进行建模。然后，使用LSSVM和LSTM模型的总和计算整体预测值。最后，使用从本地风电场收集的两个独立数据集，将所提出模型的性能与最先进的基准模型进行比较。实证结果表明，所提出的方法在性能上有显著提高，与基准方法相比，均方根误差（RMSE）减少了1.21%到32.76%，平均绝对误差（MAE）减少了2.05%到40.75%。该工作的全部代码实现可在Github上免费获得。

章节摘要

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这篇论文提出了一种基于混合机器学习模型的短期风速预测方法，用于智能电网中的电力整合。主要内容包括：

  1. 引言：介绍了可再生能源特别是风能的重要性，以及准确预测风速对于成功整合风能至电网系统的必要性。文中讨论了风速预测的挑战，以及现有方法的局限性。
  2. 文献综述：回顾了风速预测领域的研究进展，包括物理方法、统计方法、基于人工智能的方法以及混合方法，并指出了现有方法的不足。
  3. 方法论：
    • 数据预处理：使用SVMD分解风速数据，提取模态分量。
    • LSSVM模型：对每个子信号使用LSSVM进行拟合，并通过EBQPSO算法优化其超参数。
    • LSTM模型：利用LSTM对原始风速序列与SVMD模式聚合之间的残差进行建模。
    • 模型集成：通过聚合LSSVM和LSTM模型的预测值来计算最终预测结果。
  4. 实验结果：使用两个数据集对所提出的模型进行了测试，并通过与现有基准模型的比较，展示了所提方法在降低均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）方面的性能提升。
  5. 结论与未来研究方向：总结了本文的主要贡献，并提出了未来研究的方向，包括使用更大数据集和更强计算能力来测试和验证所提出的方法。

研究背景

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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：

  1. 风能作为可再生能源的重要性：
  2. 风速预测的挑战与重要性：
    • 风速预测对于风电场的电力整合至关重要，准确的预测模型能够帮助电网运营商优化电力资源配置，减少因风速波动带来的经济损失。
    • 风速数据的非平稳性和非线性特征使得传统的预测方法难以达到满意的精度，因此开发新的预测模型成为研究的热点。
  3. 机器学习在风速预测中的应用：

综上所述，这篇文献的背景强调了在风能利用领域中对高效、准确的风速预测模型的需求，以及现有方法的局限性。作者通过提出一种新的混合机器学习模型，旨在解决这些挑战，为风电场的电力整合提供技术支持。

问题与动机

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作者面对的是智能电网中风力发电集成的问题，特别是在准确预测风速方面的挑战。具体问题包括：

  • 风速的间歇性和非平稳性：风速具有固有的间歇性和非平稳性特点，这使得准确预测风速成为一个难题。
  • 风电集成到电网系统的挑战：风电的非可调度性和非可存储性给电网系统运营商在集成风能时带来了困难，尤其是在维持电力供需平衡和避免成本增加方面。
  • 现有预测模型的局限性：传统的风速预测方法，包括物理方法、统计方法和人工智能方法，都存在一定的局限性，如计算资源消耗大、预测精度随时间降低、难以捕捉非线性关系等。
  • 优化算法在风速预测中的应用：如何有效地优化支持向量机（SVM）等机器学习模型的超参数，以提高风速预测的准确性和鲁棒性。

研究方法

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这篇研究论文的工作部分详细介绍了如何开发和评估提出的混合机器学习模型，用于智能电网中风力发电的短期风速预测。以下是这部分的主要内容：

  1. 数据预处理：
  2. 模型训练与优化：
  3. 预测结果计算：
    • 最终预测值通过聚合LSSVM和LSTM模型的预测值来计算。
  4. 性能评估：
    • 通过与现有的风速预测基准模型进行比较，评估所提出模型的性能。
  5. 实验结果：
  6. 代码实现：
    • 研究中所有的代码实现都在GitHub上公开可用。

研究结论

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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：

  1. 风速预测模型的开发：研究者开发了一种基于改进的量子行为粒子群优化算法（EBQPSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的混合机器学习方法，用于短期风速预测，以提高智能电网中风力发电的整合效率。
  2. 模型性能的提升：通过与现有的基准模型比较，所提出的模型在预测精度上取得了显著提升，与基准方法相比，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别降低了1.21%至32.76%和2.05%至40.75%。
  3. SVMD算法的应用：利用连续变分模态分解（SVMD）算法对风速数据进行分解，以提取内在模态，这有助于提高模型对风速变化的捕捉能力。
  4. EBQPSO算法的优化作用：通过EBQPSO算法优化LSSVM的超参数，进一步提高了模型的预测性能。
  5. LSTM模型的误差校正能力：使用长短期记忆（LSTM）网络对SVMD分解模式和原始风速序列之间的差异进行建模，以校正残差，从而提高整体预测精度。
  6. 模型的实用性验证：研究者使用来自埃塞俄比亚当地风电场的两组数据集对模型进行了测试，验证了模型的有效性和实用性。
  7. 未来研究方向的建议：论文建议未来的研究可以利用更大尺寸的风速数据集和更强的计算能力来测试和验证所提出的方法。
  8. 数据和代码的可用性：作者声明所有数据包括代码实现和数据集将在请求后提供。

这些结论展示了所提出模型在短期风速预测方面的优越性能，为风力发电的整合和智能电网的优化提供了有价值的解决方案。

术语表

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这篇文章的术语表如下：

  • 风速预测（Wind Speed Forecasting）：风速预测是利用历史数据和算法模型来预测未来一段时间内风速的变化，对于风能资源的有效利用和电网的稳定运行至关重要。
  • 最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines, LSSVM）：LSSVM是一种基于统计学习理论的机器学习方法，通过最小化一个二次规划问题来解决回归和分类问题，具有较好的泛化能力。
  • 量子行为粒子群优化（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）：QPSO是一种模拟量子力学原理的群体智能优化算法，通过模拟粒子的量子行为来搜索最优解，用于优化问题中的参数选择。
  • 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）：LSTM是一种时间递归神经网络，能够学习长期依赖信息，适用于序列数据的预测问题，如时间序列分析和自然语言处理。
  • 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）：EMD是一种自适应的信号处理方法，用于将一个复杂的数据集分解成一系列本征模态函数，这些函数反映了数据的局部特性和多尺度特征。
  • 变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）：VMD是一种信号处理技术，用于将一个信号分解成预先定义数量的带限子信号，这些子信号具有不同的中心频率，用于分析非线性和非平稳时间序列。
  • 连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）：CWT是一种用于时间序列分析的数学变换，通过比较数据与不同尺度和位置的连续小波函数的相似性来提取信号的特征。
  • 均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）：RMSE是衡量预测模型预测精度的一种指标，通过计算预测值与实际值之差的平方和的平均值的平方根来评估模型的性能。
  • 平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）：MAE是另一种衡量预测误差的指标，通过计算预测值与实际值之差的绝对值的平均值来评估预测的准确性。
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