基于数据挖掘原始误差校正的ICS-ELM超短期风电功率预测方法

摘要

基于数据挖掘原始误差校正的ICS‑ELM超短期风电功率预测方法，首先，采用数据挖掘DM技术描述风速和风电功率的关系，对无效、缺失的原始数据进行修正；然后，通过变分模态分解VMD将风电功率分解为趋势分量和细节分量，以趋势分量作为输入量以减少噪声量；同时，提出一种改进布谷鸟搜索ICS算法对ELM的输入层权值矩阵和隐含层偏置矩阵进行优化；最后通过ELM网络完成风电功率预测。本发明一种基于数据挖掘原始误差校正的ICS‑ELM超短期风电功率预测方法，该方法针对风电时间序列的原始误差和非平稳波动特征，具有更高的预测精度和稳定性，适用于超短期风电功率预测问题。