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基于EEMD-HS-SVM的短期风功率组合预测模型 被引量：16
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作者 姬广龙 袁越 +3 位作者 黄俊辉 关志坚 吴涵 杨苏 《可再生能源》 CAS 北大核心 2017年第8期1221-1228,共8页
随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一。文章建立了基于EEMD-HS-SVM短期风功率组合预测模型。采用EEMD分解技术对原始风功率序列做信息特征提取处理,将原始信号梯度化分解为一系列特... 随着电网中风电渗透率的逐年提高,对其出力进行精确预测是保障电网可靠运行的技术措施之一。文章建立了基于EEMD-HS-SVM短期风功率组合预测模型。采用EEMD分解技术对原始风功率序列做信息特征提取处理,将原始信号梯度化分解为一系列特征互异的本征模态函数,运用复杂统计理论体系下的样本熵作为特征,将特征相似的本征模态函数归类为尺度相异的新模态分量,根据新模态分量的局部特征与变化趋势,建立与之相对应的SVM预测模型。提出采用和声搜索算法优化SVM模型参数,有效改善了SVM算法存在的结构参数难以确定、训练效率低的不足。算例分析表明,EEMD-HS-SVM模型在风功率预测中具有较高的预测精度和预测效率。 展开更多
关键词 短期风功率预测 集合经验模态分解 样本熵 和声搜索 支持向量机
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