【CEEMDAN-WOA-LSTM】完备集合经验模态分解-鲸鱼优化-长短时记忆神经网络研究附Python代码

最新推荐文章于 2025-12-04 22:56:41 发布

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#神经网络 #lstm #python

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🔥 内容介绍

在 AC/DC 微电网能源管理中，光伏功率与负载需求的预测精度直接决定调度策略的有效性。然而，微电网能源数据受气象突变、用户行为波动等因素影响，呈现出强非平稳性与多尺度特征 —— 既包含日内周期性趋势，又叠加短时随机波动，传统单一模型或简单混合模型难以全面捕捉复杂数据规律。

CEEMDAN（完备集合经验模态分解）作为自适应信号分解算法，能将非平稳时序数据分解为若干本征模态函数（IMF）与残余分量，分别对应不同频率的波动特征，解决了传统 EMD（经验模态分解）模态混叠问题；WOA（鲸鱼优化算法）模拟座头鲸捕食行为，具备全局寻优能力强、收敛速度快的特点，可高效优化 LSTM 模型参数；LSTM 则擅长挖掘时序数据的长期依赖关系，对分解后的平稳子序列拟合效果更优。

因此，构建 CEEMDAN-WOA-LSTM 混合模型，通过 CEEMDAN 实现数据多尺度分解、WOA 优化 LSTM 参数、LSTM 完成子序列预测与重构，可充分发挥三者协同优势，进一步提升微电网能源预测精度，为能源管理系统提供更可靠的决策依据，助力微电网实现经济、稳定、高效运行。

二、CEEMDAN-WOA-LSTM 混合模型原理

2.1 各子模型核心原理

三、模型在 AC/DC 微电网中的应用场景

3.1 光伏功率预测

光伏功率数据受光照强度、温度、云层遮挡等因素影响，呈现 “高频波动 + 中频周期 + 低频趋势” 的多尺度特征：高频波动（如 15 分钟内功率骤变）由云层快速移动导致，中频周期（如日内峰谷）由太阳高度角变化导致，低频趋势（如季节差异）由日照时长变化导致。

CEEMDAN 分解作用：将光伏功率数据分解为 IMF1（高频，对应 15 分钟 - 1 小时波动）、IMF2-IMF3（中频，对应 1-6 小时周期）、IMF4-IMF5（低频，对应 6-24 小时趋势）与 Res（长期季节趋势），各子序列平稳性显著提升；

WOA-LSTM 预测优势：针对高频子序列 IMF1，WOA 优化的 LSTM 可捕捉短时功率骤变规律（如云层遮挡时功率下降速率）；针对中频子序列 IMF2-IMF3，可精准拟合日内功率峰谷变化；针对低频子序列与 Res，可挖掘季节尺度的功率趋势；

实际应用价值：例如在台风天气下，模型通过 CEEMDAN 提前识别 IMF1 中的高频异常波动，WOA-LSTM 预测出未来 2 小时光伏功率从 600kW 降至 100kW，能源管理系统可提前启动燃料电池（输出 400kW）与储能放电（输出 100kW），避免功率缺额导致的交流侧电压波动（通过 VSC 调节维持电压稳定）。

3.2 负载需求预测

微电网负载需求数据受用户行为（如上下班、家电使用）、季节变化（如夏季空调、冬季供暖）影响，呈现 “随机波动 + 日内峰谷 + 季节趋势” 特征：随机波动（如突发工业用电）为高频成分，日内峰谷（如早 8 点、晚 7 点高峰）为中频成分，季节趋势（如冬季负载高于夏季）为低频成分。