【摘 要】
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风速的随机性、非线性等问题导致风电功率的预测难度较大,针对风功率的预测问题,提出一种集合经验模态分解(EEMD)和支持向量回归(SVR)模型的预测方法。首先对原始风速信号进
【机 构】
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三峡大学电气与新能源学院,广东电网有限责任公司中山供电局,葛洲坝电厂
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划(201711075009)
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风速的随机性、非线性等问题导致风电功率的预测难度较大,针对风功率的预测问题,提出一种集合经验模态分解(EEMD)和支持向量回归(SVR)模型的预测方法。首先对原始风速信号进行模态分解,由EEMD将风速信号分解为多个特征模态分量和一个残余分量,有效优化信号非线性特征;其次,依据分解得到的各分量信号训练SVR模型进而实现分量预测;最后,合并预测所得的各分量,以确定风速预测序列,并由风速与功率转换关系求得预测功率。通过案例仿真对EEMD-SVR模型的预测效果进行验证和模型对比分析,结果表明,所提模型能够实现非平
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