基于多元信号分解与堆叠GRU集成误差修正的风电功率预测方法研究

本文提出了一种创新的风电功率预测（WPF）混合集成系统，通过结合CEEMDAN（完全自适应噪声集合经验模态分解）预处理、堆叠门控循环单元（SGRU）网络和Bagging-Boosting误差校正机制，显著提升了短期风电预测的精度与稳定性。研究针对传统方法难以处理非平稳性数据的局限，采用多尺度分解策略和自适应深度学习架构，在印度Tuticorin风电场实测数据中验证了其优越性能（RMSE降低23.7%），为智能电网调度提供了可靠技术支撑。

　　

亮点

1. 1.

   提出新型智能网络训练机制：通过CEEMDAN消除数据噪声，利用堆叠GRU（SGRU）提取非线性特征，实现更高精度和更稳定的预测。

2. 2.

   开发了风电功率预测（WPF）混合集成学习框架，涵盖数据预处理、网络训练、集成学习和预测误差校正全流程。

3. 3.

   针对预测器误差处理问题，创新性提出融合并行与序列学习优势的Bagging-Boosting方法。

方法论

本节简要介绍混合集成学习系统涉及的关键技术，包括CEEMDAN信号分解、GRU网络架构和集成学习策略，为后续模型构建奠定理论基础。

提出的混合集成学习系统

该框架整合三大创新模块：

1）数据预处理阶段采用CEEMDAN将原始风电序列分解为IMF分量和残差项；

2）针对不同分解层级定制SGRU网络结构，构建多样化预测器；

3）通过Bagging-Boosting机制动态校正预测误差，显著提升趋势捕捉能力。

数据描述与性能评估指标

采用印度和法国风电场的公开数据集（见表3），使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定性系数R²等指标进行量化评估。缺失值采用线性插值处理，负功率值归零标准化。

实验评估

通过5组对照实验验证模型性能：

• 与DLinear（M_E）、SVR（M_C）等10种基线模型对比显示，本方案RMSE降低18.6%-42.3%；

• 消融实验证实CEEMDAN预处理使预测稳定性提升31.5%；

• 计算复杂度分析表明SGRU在O(n²)时间内保持优异时效性。

计算分析

表12显示各策略的实际开销：

• 最简单架构DLinear（M_E）具有线性复杂度O(n)，单轮训练耗时5.2秒；

• SVR（M_C）因立方核成本O(n³)需7.4秒；

• 本方案的SGRU网络在保证精度的同时，训练效率优于LSTM（M_B）等递归架构。

结论

本研究构建的CEEMDAN-SGRU-BagBoost混合系统，通过多尺度分解和自适应深度学习，为智能电网提供了高精度风电预测工具。实验证明其显著优于单一模型（p<0.01），特别在非平稳数据场景下误差降低达28.9%，具有重要工程应用价值。