【摘 要】
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根据风功率非平稳特性,提出一种基于互补集合经验模态分解和时间序列分析方法中的差分自回归滑动平均模型的新型风功率组合多步预测模型.首先对风功率序列进行互补集合经验模
【机 构】
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华北电力大学自动化系,保定071003
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根据风功率非平稳特性,提出一种基于互补集合经验模态分解和时间序列分析方法中的差分自回归滑动平均模型的新型风功率组合多步预测模型.首先对风功率序列进行互补集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳特性;之后采用模糊熵理论对各分量进行复杂度评估,对复杂度相近的相邻分量重新组合,从而有效降低预测时间和计算量;然后对新组合的各分量建立差分自回归滑动平均(ARIMA)模型,再对各分量进行残差序列检验,对存在异方差特性的分量建立ARIMA-GARCH模型;最后叠加各分量预测结果得到最终的风功率多步预测值.实验结果表明,所提的组合预测模型具有较高的预测精度.
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