本文關鍵詞：基于EMD分解和集對分析的風電功率實時預測

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【摘要】：風電功率時間序列的隨機性和波動性使得風電功率多步預測時難以達到理想的預測準確度,因此,提出一種基于經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)和集對分析的風電功率實時預測模型。該模型首先將風電功率時間序列經(jīng)EMD分解,處理成有限個相對平穩(wěn)的分量;然后利用極值點劃分法,按波動程度相近的原則將分量重構(gòu)為高頻、中頻和低頻3個分量;最后對3個分量各自的特點針對性地建立預測模型,并將3個分量的預測結(jié)果疊加作為原始風電功率的預測值,用滾動的方式實現(xiàn)多步預測。采用3個不同裝機容量的風電場的實測風電功率數(shù)據(jù)進行仿真,結(jié)果表明該方法提高了多步預測的準確度,顯示出了良好的預測性能。
【作者單位】： 東北電力大學電氣工程學院;
【關鍵詞】： 風電功率 實時預測 經(jīng)驗模態(tài)分解 秩次集對分析
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)(2013CB228201) 國家自然科學基金(51307017) 吉林省產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究與開發(fā)專項(2014Y124) 國家留學基金資助
【分類號】：TM614
【正文快照】： 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)(2013CB228201)、國家自然科學基金(51307017)、吉林省產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究與開發(fā)專項(2014Y124)0引言風電作為清潔能源已受到越來越多的關注,因此風力發(fā)電技術(shù)得到了長足的發(fā)展,技術(shù)相對比較成熟,市場競爭力也越來越強[1]。然而,風力發(fā)電的間歇性

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本文編號：516000