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基于EWT-FIG和ORELM模型的风速多步区间预测
被引量:
1
1
作者
曾云
殷豪
刘哲
《宁夏电力》
2018年第4期6-13,共8页
针对风速预测具有较强的不确定性,提出了一种经验小波变换—模糊信息粒化和变异鲁棒极限学习机组成的短期风速区间预测模型。该模型采用经验小波变换将原始风速分解为若干个模态分量和一个剩余量,并对所有分量进行重构,为了缩小预测区...
针对风速预测具有较强的不确定性,提出了一种经验小波变换—模糊信息粒化和变异鲁棒极限学习机组成的短期风速区间预测模型。该模型采用经验小波变换将原始风速分解为若干个模态分量和一个剩余量,并对所有分量进行重构,为了缩小预测区间范围,仅对重构后的剩余量进行模糊粒化,根据需求提取每个窗口的最大值、平均值和最小值,然后对极限学习机进行优化,最后对所有分量建立离群鲁棒极限学习机预测模型,叠加预测值实现风速多步区间预测。实际算例表明:所提多步区间预测方法能有效跟踪风速变化,具有较高的预测精度和可靠的区间预测效果。
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关键词
经验小波变换-模糊信息粒化
极限学习机
离群鲁棒极限学习机
风速
预
测
多步
区间
预
坝
4
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职称材料
题名
基于EWT-FIG和ORELM模型的风速多步区间预测
被引量:
1
1
作者
曾云
殷豪
刘哲
机构
广东工业大学自动化学院
出处
《宁夏电力》
2018年第4期6-13,共8页
基金
广东省科技计划资助项目(2016A010104016)
广东电网公司科技项目(GDKJQQ20152066)
文摘
针对风速预测具有较强的不确定性,提出了一种经验小波变换—模糊信息粒化和变异鲁棒极限学习机组成的短期风速区间预测模型。该模型采用经验小波变换将原始风速分解为若干个模态分量和一个剩余量,并对所有分量进行重构,为了缩小预测区间范围,仅对重构后的剩余量进行模糊粒化,根据需求提取每个窗口的最大值、平均值和最小值,然后对极限学习机进行优化,最后对所有分量建立离群鲁棒极限学习机预测模型,叠加预测值实现风速多步区间预测。实际算例表明:所提多步区间预测方法能有效跟踪风速变化,具有较高的预测精度和可靠的区间预测效果。
关键词
经验小波变换-模糊信息粒化
极限学习机
离群鲁棒极限学习机
风速
预
测
多步
区间
预
坝
4
Keywords
empirical wavelet transform - fuzzy information granulation ( EWT - FIG)
extreme learning machine( ELM )
outlier - robust extreme learning machine ( ORELM )
wind speed prediction
multi - step
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于EWT-FIG和ORELM模型的风速多步区间预测
曾云
殷豪
刘哲
《宁夏电力》
2018
1
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