【摘 要】
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提出一种基于经验模式分解(EMD)、加权马尔可夫链与分位数回归(quantile regression,QR)的风电功率概率区间预测方法.由于风功率数据与风速显著相关,首先对历史风速进行经验
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,北京,102206;吉林省电力科学研究院,长春,130021
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提出一种基于经验模式分解(EMD)、加权马尔可夫链与分位数回归(quantile regression,QR)的风电功率概率区间预测方法.由于风功率数据与风速显著相关,首先对历史风速进行经验模式分解,得到不同频率段的风速,再以不同频率段的风速为样本,分别对其进行加权马尔可夫链预测,相加得到最终预测风速.最后将所得的预测风速代入QR预测模型,得到一定置信水平下的风电功率概率区间的上下限.以区间覆盖率和区间平均带宽为评价指标,与马尔可夫链下的QR法和加权马尔可夫链下的QR法的对比仿真表明,提出的基于经验模式分解与加权马尔可夫链下的QR法具有风电功率概率预区间预测的覆盖率更高,平均带宽更窄,精度更好的预测效果.
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