基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测研究

摘要

保证风电功率预测的准确性是提高风能利用效率、实现电力系统可持续发展的关键工作。因此，该文提出一种基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型。首先，采用随机森林模型对风速、风向、压强等原始气象因素进行筛选。其次，通过鹈鹕优化算法改进后的变分模态分解算法对风电功率信号进行分解，从而提高风电序列预测精准性。第三，基于Informer模型对风电功率进行多步预测。最后，通过与其他模型进行对比分析，验证该模型在风电功率多步预测中的优越性。算例结果表明，基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型具有良好的预测性能，可为风电功率的预测提供参考。

关键词

风电功率预测 / 随机森林 / 鹈鹕优化算法 / 信号分解 / 多步预测