【摘 要】
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风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随
【机 构】
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输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆大学;
【基金项目】
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重庆市科委科技计划攻关项目(CSTC2008AB3047);输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自主研究项目(2007DA10512710101)~~
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风电场发电功率的短期预测对并网风力发电系统的安全与稳定具有重要意义。根据风电功率时间序列非平稳、非周期的特点,文中运用经验模式分解理论将风电功率时间序列分解为随机分量和趋势分量,对随机分量采用径向基函数神经网络进行混沌预测;趋势分量采用最小二乘支持向量机进行混沌预测,拟合各分量的预测值得到最终的预测结果。以云南某风电场数据对所提出的模型进行验证,证明了该预测模型比传统人工神经网络预测模型具有更高的预测精度,可为风电功率预测提供参考。
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