【摘 要】
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针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出了一种基于经验模式分解(EMD)的短期风速多步预测新方法。该方法首先对风速时间序列进行EMD处理,将其分解为一系列相对平稳的分量,
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,承德供电公司
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针对风速时间序列的非线性和非平稳性,提出了一种基于经验模式分解(EMD)的短期风速多步预测新方法。该方法首先对风速时间序列进行EMD处理,将其分解为一系列相对平稳的分量,以减少不同特征信息之间的干涉;然后利用游程判定法,将波动程度相近的分量重构为高-中-低频三个分量,使所得分量特征信息集中且预测分量大幅减少;之后针对三分量的特征分别建立相应的多步预测模型;最后将三分量的多步预测结果进行自适应叠加作为最终的预测风速。算例结果表明,运用本文方法使风速多步预测的精度得到了大幅提高,同时在风速波动剧烈时也能保证较好的预测效果。
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