基于CEEMDAN—DBN的風(fēng)向預(yù)測研究

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[摘 要]高精度的風(fēng)向預(yù)測有利于提高發(fā)電量、制定偏航控制方法和維持風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行。由于風(fēng)向具有隨機(jī)性和不確定性，文章提出一種基于CEEMDAN和深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）組合的短期風(fēng)向預(yù)測模型。首先，采用隨機(jī)森林算法對原始風(fēng)向數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，同時再利用拉伊達(dá)準(zhǔn)則對其進(jìn)行異常值的處理；然后采用CEEMDAN進(jìn)一步剔除選定輸入序列中所含有的無用的輸入信息，提取建模所需特征信息；最后利用深度置信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，結(jié)合中國某風(fēng)電場的數(shù)據(jù)完成風(fēng)向預(yù)測。（剩余4150字）