【摘 要】
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风电大规模接入给电网安全运行带来了较大的挑战,风电预测是主要的解决措施之一。针对风电功率信号的非线性和非平稳性特征,提出了一种基于改进经验模态分解(IEMD)和支持向量
【机 构】
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国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院,华北电力大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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国网公司科技项目(LNDL2019-02PT-GC-KX-KJKY,5222JJ18000Q)。
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风电大规模接入给电网安全运行带来了较大的挑战,风电预测是主要的解决措施之一。针对风电功率信号的非线性和非平稳性特征,提出了一种基于改进经验模态分解(IEMD)和支持向量机(SVM)的风电信号组合预测方法。首先,阐述了EMD的基本原理和优缺点,针对其分解非线性非平稳信号时的采样率问题,提出了一种消减欠冲现象的改进方法。其次,以辽宁某风电场提供的风电数据为研究实例,利用IEMD将风电信号分解为一组较为平稳的子序列分量;然后,运用SVM理论分别构建风电信号低频和中频分量的EMD-SVM和IEMD-SVM组合预测
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