【摘 要】
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风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的
【基金项目】
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中央高校基本科研专项资金-优秀研究生创新项目(lzujbky-2017-it19)
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风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解(VMD)技术将原始风速序列分解为一系列子序列,对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的AN
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