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A Modularity-Enhanced Echo State Network for Nonlinear Wind Energy Predicting
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AI
DOI：10.3390/en18071858.png)
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摘要
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随着风电发电量的快速增长，准确的风能预测已成为一个关键挑战，特别是由于风速数据的高度非线性特性。本文提出了一种模块化回声状态网络（MESN）模型以提高风能预测的准确性。为增强泛化能力，首先将风速数据分解为时间序列分量，并采用Modes-cluster提取趋势模式并对ESN输出层进行预训练。此外，Turbines-cluster根据风速和能量特性对风力涡轮机进行分组，使同一类别的涡轮机能够共享ESN输出矩阵进行预测。随后引入输出集成模块以聚合预测结果，而模块化设计确保了不同模块间的高效任务分配。与其他神经网络模型的对比实验表明，所提出的方法具有显著效果，与传统神经网络模型相比，参数误差的统计RMSE平均降低了2.08倍。
Keyword:
neural network
wind energy prediction
Echo State Network
modularization
K-means cluster
期刊
IF:
3.2
论文数:
1.6W
被引数:
14.2W
机构
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