[发明专利]基于完备集合经验模态分解和改进蚁群优化的长短期记忆网络的风电站出力混合预测技术

摘要

本发明提供了基于完备集合经验模态分解和改进蚁群优化的长短期记忆网络的风电站出力混合预测技术，包括以下步骤：S1、利用完备集合经验模态分解对风速序列进行平稳化处理；S2、利用相空间重构的算法将数据集分割成训练集、交叉验证集和测试集；S3、利用改进蚁群优化算法优化LSTM模型参数的选择，得到最优模型。针对风速的特性，利用变完备集合经验模态分解将不稳定的风电出力序列分解成多个平稳序列，降低因为非平稳性对预测精度造成的影响；使用遗传‑蚁群优化算法来避免单一优化算法造成的局部最优问题；多种算法结合的组合预测模型对非平稳序列的预测有较好的泛化能力。