【摘 要】
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风电功率的准确预测是减少风电接入电网的不良影响的必要前提。然而风电功率序列在时间上和空间上表现出非平稳性使其难以准确预测,因此提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11201267);上海市教育委员会科研创新项目(15ZZ106);上海市自然科学基金(15ZR1417300)
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风电功率的准确预测是减少风电接入电网的不良影响的必要前提。然而风电功率序列在时间上和空间上表现出非平稳性使其难以准确预测,因此提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和深浅层学习组合的短期风电功率组合预测方法,其中深度学习使用稀疏自编码器（SAE）而浅层学习则使用BP神经网络,从而建立EEMD-SAEBP预测模型。该模型先用EEMD将风电功率原始序列分解为一系列按不同时间尺度分布的分量;然后针对分量中的高频分量建立SAE预测模型,对低频分量则用BP网络建立预测模型;最后将各子序列预测结果叠加得到最终的风电
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