基于VMD与改进QRGRU的超短期风电功率概率预测

基于VMD与改进QRGRU的超短期风电功率概率预测
风电功率概率预测是分析未来风电功率不确定性的有效方法之一。为提高风电功率概率预测精度，文中提出基于变分模态分解（VMD）与改进门控循环单元分位数回归（QRGRU）的超短期风电功率概率预测方法。首先，采用VMD将原始风电功率序列分解成不同特征的模态函数；然后，对每个模态函数分别建立基于QRGRU的概率预测模型，并将变量间的网络结构约束作为目标函数的惩罚项，改进QRGRU权重在迭代修正过程中的平稳性；最后，在不同分位数条件下叠加各个模态函数预测值，并采用非参数核密度估计方法得到未来风电功率的概率密度函数。结合某风电场实测数据开展具体算例分析，结果表明所提方法能够兼顾区间覆盖率，减少区间宽度，在不同预测步长中均能表现较好的预测效果。

标题：
基于VMD与改进QRGRU的超短期风电功率概率预测
Ultra-short-term wind power probability prediction based on VMD and improved QRGRU

作者：
刘云凯，彭显刚，袁浩亮，刘艺
LIU Yunkai, PENG Xian, YUAN Haoliang, LIU Yi

关键词：
风电功率概率预测;分位数回归;门控循环单元(GRU);变分模态分解(VMD);核密度估计
wind power probability prediction;quantile regression;gated recurrent unit (GRU);variational mode decomposition (VMD);kernel density estimation

2025-1-23 19:46 上传 基于VMD与改进QRGRU的超短期风电功率概率预测.pdf

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