基于NACEMD-Elman神经网络的风功率组合预测 |
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引用本文: | 杨〓楠,叶〓迪,周〓峥,鄢〓晶,黄〓禹,董邦天.基于NACEMD-Elman神经网络的风功率组合预测[J].水电能源科学,2018,36(9):209-211. |
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作者姓名: | 杨〓楠 叶〓迪 周〓峥 鄢〓晶 黄〓禹 董邦天 |
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作者单位: | 新能源微电网湖北省协同创新中心;国网湖北省电力公司经济技术研究院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(51607104);三峡大学学位论文培优基金项目(2018SSPY078) |
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摘 要: | 在电力系统中风电装机容量增长的背景下,高精度的超短期风功率预测是保证系统可靠运行的重要基础。为此,提出一种以复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法(NACEMD)和Elman神经网络为基础的超短期风功率组合预测方法。在风功率序列中添加白噪声,使用NACEMD将其按照不同波动尺度逐级分解,得到不同时频特性的分量,然后利用Elman神经网络对各分量建立预测模型,以各分量的不同时频特性为基准对预测结果进行叠加,得到风功率预测值。实例分析表明,提出的组合预测法既可进一步减轻现有方法中存在的模态混叠现象,具备较高的预测精度。研究成果可为风功率预测提供参考。
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关 键 词: | 超短期风功率预测 复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解法 神经网络 组合预测 误差分析 |
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