基于集成经验模态分解和量子细菌觅食优化的风速预测模型

发布时间：2017-09-08 18:16

  本文关键词：基于集成经验模态分解和量子细菌觅食优化的风速预测模型

  更多相关文章： 风速预测模型 模态混叠 总体经验模态分解 细菌觅食优化

【摘要】：基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型完成参数寻优。4种算法的参数优化结果表明,改进算法具有更好的全局寻优性能并能提高模型泛化能力。将其应用于组合预测模型中,仿真表明,基于EEMD预测模型能较好地消除EMD的模态混叠现象,具有更高的预测精度。
【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院;西澳大利亚大学电气电子及计算机学院;
【关键词】： 风速预测模型 模态混叠 总体经验模态分解 细菌觅食优化
【基金】：国家自然科学基金(51379081) 湖北省自然科学基金重点项目(2011CDA032)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言风能作为目前技术最成熟的一种可再生能源存在巨大发展机遇,但同时由于受风电出力的不确定性、间歇性以及预测准确性的制约,大规模风电并网使电力系统运行面临了新的不确定性因素[1]。提高短期风电功率预测精度,将有助于减轻风电并网对电网冲击造成的不利影响[2],从而促

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 林虹;陈琳;;基于经验模态分解的电力系统受扰轨迹去噪方法[J];电气技术;2014年08期

2 赵文忠;张传军;;基于经验模态分解的算法改进[J];自动化与仪器仪表;2009年05期

3 李成鑫;刘俊勇;杨嘉n\;姚良忠;M.BAZARGAN;;频移经验模态分解在低频振荡参数提取中的应用[J];电力系统自动化;2011年20期

4 潘章达;张铖;;利用经验模态分解方法消除白噪声及谐波[J];现代电力;2010年05期

5 江浩;李，

本文编号：815556