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基于CEEMD-SE-MM的中长期风速模拟方法
被引量：
8
1
作者
徐杉杉
朱俊澎
袁越
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期69-75,共7页
高精度的风速模型对风资源的开发与利用具有重要意义。提出一种基于完全集合经验模态分解-样本熵-马尔可夫模型(CEEMD-SE-MM)的中长期风速模拟方法。利用CEEMD法对风速序列进行特征提取,将风速序列分解成一组固有模态函数和残差;以SE为...
高精度的风速模型对风资源的开发与利用具有重要意义。提出一种基于完全集合经验模态分解-样本熵-马尔可夫模型(CEEMD-SE-MM)的中长期风速模拟方法。利用CEEMD法对风速序列进行特征提取,将风速序列分解成一组固有模态函数和残差;以SE为特征归类固有模态函数合成新模态分量;基于MM对新模态分量片段进行谱聚类;拟合波动片段时长并整合聚类结果得到双层多轨风速模型;在考虑各新模态分量之间相关性的前提下采用双层抽样完成风速模拟。与马尔可夫链蒙特卡洛和改进马尔可夫链蒙特卡洛的结果对比表明,所提风速模型及模拟方法较好地保持了原始风速序列的时序特性和概率特性,且具有更高的精度。
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关键词
马尔可夫模型
完全集合经验模态分解
谱聚类
样本熵
中长期
风速
模拟
下载PDF
职称材料
题名
基于CEEMD-SE-MM的中长期风速模拟方法
被引量：
8
1
作者
徐杉杉
朱俊澎
袁越
机构
河海大学能源与电气学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期69-75,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0900100)
国家自然科学基金资助项目(51807051)~~
文摘
高精度的风速模型对风资源的开发与利用具有重要意义。提出一种基于完全集合经验模态分解-样本熵-马尔可夫模型(CEEMD-SE-MM)的中长期风速模拟方法。利用CEEMD法对风速序列进行特征提取,将风速序列分解成一组固有模态函数和残差;以SE为特征归类固有模态函数合成新模态分量;基于MM对新模态分量片段进行谱聚类;拟合波动片段时长并整合聚类结果得到双层多轨风速模型;在考虑各新模态分量之间相关性的前提下采用双层抽样完成风速模拟。与马尔可夫链蒙特卡洛和改进马尔可夫链蒙特卡洛的结果对比表明,所提风速模型及模拟方法较好地保持了原始风速序列的时序特性和概率特性,且具有更高的精度。
关键词
马尔可夫模型
完全集合经验模态分解
谱聚类
样本熵
中长期
风速
模拟
Keywords
Markov model
complete ensemble empirical mode decomposition
spectral clustering
sample entropy
mid-and long-term wind speed simulation
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CEEMD-SE-MM的中长期风速模拟方法
徐杉杉
朱俊澎
袁越
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2020
8
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