Pronóstico de Energía Eólica a un Día Vista Basado en Datos de Carga Eólica Utilizando un Algoritmo de Optimización Híbrido

El pronóstico preciso de energía eólica es esencial para reducir el impacto negativo de la energía eólica en la operación de la red y el costo operativo del sistema eléctrico. El pronóstico de energía eólica a un día vista juega un papel importante en el mercado de trading de electricidad spot a un día vista. Sin embargo, la inestabilidad de la serie de energía eólica dificulta el pronóstico. Para mejorar la precisión del pronóstico, se establece un algoritmo de optimización híbrido en este estudio, que combina descomposición de modo variacional (VMD), algoritmo de máxima relevancia y mínima redundancia (mRMR), red neuronal de memoria a corto y largo plazo (LSTM) y algoritmo de luciérnaga (FA). Primero, la secuencia histórica de energía eólica original se descompone en varias funciones de modelo características con VMD. Luego, se aplica mRMR para obtener el mejor conjunto de características analizando la correlación entre cada componente. Finalmente, se utiliza FA para optimizar los diversos parámetros de LSTM. Al agregar los resultados de pronóstico de todas las subsecuencias se obtiene el resultado de pronóstico. Resulta que el algoritmo híbrido propuesto es superior a los otros seis algoritmos de comparación. Al mismo tiempo, se proporciona un caso adicional para verificar aún más la adaptabilidad y estabilidad del modelo híbrido propuesto.