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關鍵詞：風速預測 vmd 核密度估計 lorenz擾動 

摘要：針對風速的隨機性、非線性和不確定性特征,提出基于VMD和Lorenz擾動的神經網絡模型進行風速預測。首先,對風速數據采用變分模態(tài)分解(VMD)進行預處理,得到特征模態(tài)分量,然后采用BP神經網絡對每個分量進行預測,并且將分量預測結果進行重構得到風速點預測值,最后以風速點預測為基礎,根據核密度估計的Lorenz擾動序列概率分布進行風速區(qū)間預測。以西班牙風電場和中國風電場為實例進行預測,預測結果顯示:(1)VMD算法可以提高神經網絡模型點預測結果的精度;(2)根據Lorenz擾動序列分布進行風速區(qū)間估計,不僅量化了大氣中不確定的影響因素,而且區(qū)間預測結果可靠性較高。

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