【摘 要】
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提出一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)和模糊熵的随机森林(RF)风力发电功率预测模型。利用CEEMD将目标序列细分为若干子序列,放大输入变量波动对最终输出结果的影响。以
【机 构】
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华北电力大学新能源电力与低碳发展研究中心,华北电力大学经济与管理学院,华北电力大学智慧能源研究所,山西电力交易中心
【基金项目】
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高等学校学科创新引智计划资助项目(B18021);教育部哲学社会科学重大课题攻关项目(18JZD032)~~
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提出一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)和模糊熵的随机森林(RF)风力发电功率预测模型。利用CEEMD将目标序列细分为若干子序列,放大输入变量波动对最终输出结果的影响。以模糊熵值大小作为重组的评判指标,将复杂程度相近的子序列重新组合成为若干新序列。再针对不同波动属性的序列建立随机森林模型并进行模型参数优化。实证分析表明推荐模型在选取数据集中具有更好的预测能力,从而验证了该方法在风力发电功率预测领域的可行性和有效性。
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