摘要：風速預測在風電場安全并網和智能化管理中起著決定性作用,針對風速的非線性和不穩定等特點,提出了一種基于變分模態分解(VMD)和改進鯨魚算法優化的模糊神經網絡(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合預測模型。該模型首先使用變分模態分解技術將原始風速序列分解為一系列子序列,而后對各子序列分別采用模糊神經網絡(ANFIS)建立預測模型。為進一步提高預測精度,同時克服鯨魚(WOA)算法容易陷入局部最優和收斂過早的缺點,引入共軛梯度算法(CG)對WOA進行改進,利用改進的CGWOA算法對ANFIS參數進行優化。使用優化后的ANFIS分別對變分模態分解后的各子序列進行預測,最后將預測后的各子序列疊加得到最終預測結果。為測試模型的有效性,選擇寧夏地區3組實際風電數據進行模擬試驗,將ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS與提出模型進行對比,結果表明所提出的混合模型預測精度明顯高于其他對比模型。