基于EMD分解和集对分析的风电功率实时预测

发布时间：2017-07-04 02:16

  本文关键词：基于EMD分解和集对分析的风电功率实时预测

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【摘要】：风电功率时间序列的随机性和波动性使得风电功率多步预测时难以达到理想的预测准确度,因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和集对分析的风电功率实时预测模型。该模型首先将风电功率时间序列经EMD分解,处理成有限个相对平稳的分量;然后利用极值点划分法,按波动程度相近的原则将分量重构为高频、中频和低频3个分量;最后对3个分量各自的特点针对性地建立预测模型,并将3个分量的预测结果叠加作为原始风电功率的预测值,用滚动的方式实现多步预测。采用3个不同装机容量的风电场的实测风电功率数据进行仿真,结果表明该方法提高了多步预测的准确度,显示出了良好的预测性能。
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;
【关键词】： 风电功率 实时预测 经验模态分解 秩次集对分析
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB228201) 国家自然科学基金(51307017) 吉林省产业技术研究与开发专项(2014Y124) 国家留学基金资助
【分类号】：TM614
【正文快照】： 国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB228201)、国家自然科学基金(51307017)、吉林省产业技术研究与开发专项(2014Y124)0引言风电作为清洁能源已受到越来越多的关注,因此风力发电技术得到了长足的发展,技术相对比较成熟,市场竞争力也越来越强[1]。然而,风力发电的间歇性

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本文编号：516000