【摘 要】
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为解决风电功率序列随机性强、波动性大、预测误差高的问题,提出一种基于集合经验模态分解与卷积神经网络-极端梯度提升相结合的短期风电功率组合预测模型.该模型首先对原始
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650500
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为解决风电功率序列随机性强、波动性大、预测误差高的问题,提出一种基于集合经验模态分解与卷积神经网络-极端梯度提升相结合的短期风电功率组合预测模型.该模型首先对原始的风电功率序列进行预处理,剔除缺失值和离群值;其次进行EEMD分解得到一系列子序列;再将每组子序列输入到CNN模型中提取特征信息;最后采用XGBoost回归模型对风电功率进行预测,并和XGBoost、CNN-XGBoost两种预测模型进行对比;经甘肃某风电场的实际风电运行数据验证,EEMD-CNN-XGBoost预测模型具有更好的预测效果以及更高的预测精度.
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