隨著傳統(tǒng)化石能源的日益減少,可再生能源變得越來越重要。風能作為可再生能源重要的一種形式具有巨大的開發(fā)潛力,目前已被眾多國家開發(fā)利用。但風能自身具有的隨機性、間歇性等特點給風電大規(guī)模并網(wǎng)帶來諸多問題。特別是在風功率預測和電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度這兩個方面,由于兩項技術發(fā)展的不完善導致風電利用率不高,風力資源的浪費。所以,對風功率預測以及電力系統(tǒng)的經(jīng)濟調(diào)度方面的研究顯得尤為重要,對提高風電消納具有現(xiàn)實意義。本文針對這一課題展開相關模型和方法的研究。本文提出一種基于具有自適應噪聲的集合經(jīng)驗模態(tài)分解-深度門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡-極限提升樹（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise-Gated Recurrent Unit Neural Network-eXtreme Gradient Boosting,CEEMDAN-GRU-XGboost）的風電功率預測模型。為提高風電功率預測的精確度,首先模型采用信號分析技術,利用CEEDAN算法對風電功率信號進行平穩(wěn)化處理,將風電信號中存在的不同尺度下的波動或變化趨勢逐級分... 

【文章來源】：上海電機學院上海市

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

風電功率信號 EMD 分解圖

上海電機學院碩士學位論文-15-圖2-2風電功率信號EEMD分解圖Fig.2-2WindpowersignaldecompositiondiagrambyEEMD圖2-2為原始風電功率信號經(jīng)EEMD分解后的十一個固有模態(tài)分量，其中IMF1,IMF2,IMF3為高頻信號。IMF4,IMF5,IMF6,IMF7為中頻信號。IMF8,IMF9,IMF10,IMF11為低頻信號。我們可以從圖像中看出對比EMD分解，EEMD分解后的IMF數(shù)量更多且序列的頻率更加平緩，分解的層次也更加的清晰，在一定程度上緩解了EMD算法中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象。減小的模態(tài)混疊現(xiàn)象的原因為在原始信號中加入了白噪聲信號減小了異常值對EEMD算法的影響。但EEMD算法因其白噪聲的加入加大了算法的計算量，且算法的效果依賴于參數(shù)的選擇。

上海電機學院碩士學位論文-16-圖2-3風電功率信號CEEMDAN分解圖Fig.2-3WindpowersignaldecompositiondiagrambyCEEMDAN圖2-3為原始風電功率信號經(jīng)CEEMDAN算法分解后的固有模態(tài)分量。IMF1,IMF2,IMF3,IMF4為高頻分量。IMF5,IMF6,IMF7,IMF8為中頻分量。IMF9,IMF10,IMF11,IMF12為低頻分量。從圖中可得CEEMDAN算法的固態(tài)模態(tài)分量數(shù)量比EEMD算法分解數(shù)量要多。同時CEEMDAN算法在各個分量相加后平均每個數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)相差更小，相對于EEMD算法CEEMDAN算法完備性更強。在AMD銳龍平臺下CEEMDAN運算時間為14分鐘43秒優(yōu)于EEMD算法18分26秒，算法更具計算效率。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3300146