基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经网络的风功率组合预测

风功率的短期预测对于电力系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)和改进Elman神经网络的短期风功率组合预测方法。首先利用EEMD分解将风功率序列按不同波动尺度逐级分解,得到不同频率的分量以缓解风功率序列的非平稳性,然后对各分量分别建立改进的Elman神经网络预测模型进行预测,最后叠加各分量的预测结果得到最终预测数据。仿真结果表明,该方法不仅可以有效缓解风功率非平稳性对于预测精度的影响,还可以避免传统方法的模态混叠问题,具有较高的预测精度和适应性。     

基于混合高斯分布的风功率横向时间序列概率密度建模研究

鉴于风功率概率分布模型对风电场规划及运行具有重要意义,提出了一种基于混合高斯分布的风功率横向时间序列概率密度建模方法,即利用风电运行数据样本,首先构建基于混合高斯分布的风功率横向时间序列的先验模型,然后利用最小二乘法对先验模型的参数进行估计,再利用相关建模精度指标确定混合高斯模型的最优维度。基于实际算例的仿真结果表明,所构建的风功率概率密度模型具有较高的精度和泛化性能。     

基于总体平均经验模态分解与改进Elman神经 网络的风功率组合预测

风功率的短期预测对于电力系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于总体平均经验模态分解（EEMD）和改进Elman神经网络的短期风功率组合预测方法。首先利用EEMD分解将风功率序列按不同波动尺度逐级分解,得到不同频率的分量以缓解风功率序列的非平稳性,然后对各分量分别建立改进的Elman神经网络预测模型进行预测,最后叠加各分量的预测结果得到最终预测数据。仿真结果表明,该方法不仅可以有效缓解风功率非平稳性对于预测精度的影响,还可以避免传统方法的模态混叠问题,具有较高的预测精度和适应性。