【摘 要】
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提出一种基于互补集合经验模态分解和混沌理论的风电功率超短期预测的方法。首先对风电功率时间序列进行互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decom
【基金项目】
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国家自然科学基金(51607009);北京市教委科技计划面上项目(KM201511232007);北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划(CIT&TCD201404126)
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提出一种基于互补集合经验模态分解和混沌理论的风电功率超短期预测的方法。首先对风电功率时间序列进行互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD),以降低序列的非平稳性,CEEMD可以很好地克服经验模态分解的模态混叠问题;利用混沌相空间重构方法对各子序列的特征进行提取,为建模时输入维数的选取提供依据;利用最小二乘支持向量机方法对各子序列分别建模及预测;将预测结果叠加起来。通过对内蒙古某风电场的发电功率进行预测,证实了该模型的有效性,与传统的经验模态分解和神经网络结合的模型相比较,平均绝对误差减小了3.8%。
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